Hadoop
The document discusses setting up Hadoop on a multi-node cluster. It goes through steps such as installing Java, downloading and extracting Hadoop, configuring nodes, formatting the HDFS, and starting processes on all nodes. Commands are shown to check the Hadoop version, run examples, and view logs.
MapReduceとHadoopの将来について、YahooのDoug Cuttingにインタビュー
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MapReduce: 大規模クラスタでの簡単なデータ処理 (#318th PTT) - Ogawa::Memoranda
Posted by: Hirotaka Ogawa @ January 26, 2006 11:55 PM | 久しぶりにPTTに参加した(#318th PTT (in Japanese))。東大に行くのもチョー久しぶりということもあって根津の坂をのぼるときには感慨めいたものを感じすらした。 今回はGoogleの林芳樹さんがMapReduceの話をしてくれるとあって異様に盛況だった。20人を切ることも稀でないPTTにあって60人以上の参加者。和田英一先生がイニシャルオーダーの話をしてくださった回には及ばないものの、Googleのネームバリューはすごいのね。話の内容はOSDI04のスライドとほぼ同じだったので参加できなかった方は以下を参照のこと。 MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters MapReduceフレームワークで気
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MapReduce
Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat of Google have written a paper about a method of processing large data sets they call MapReduce. Many will be familiar with the functional programming constructs of map and reduce. Map applies a function against each element of a list to get a transformed version of the list. For example, in Python, map(chr, [97,98,99]) transforms a list of three numbers into a l
Google Research Publication: MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat Abstract MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating large data sets. Users specify a map function that processes a key/value pair to generate a set of intermediate key/value pairs, and a reduce function that merges all intermediate values associated with t
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