GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
グーグル、検索アルゴリズムを少しずつ明らかに
Googleは、同社の検索エンジンの内部動作について、少し秘密にしすぎていたという結論に達した。 同社はこれまで、何を検索結果一覧の先頭に表示するかを決定するアルゴリズムについて、あえて公表を避けてきた。同社の検索品質に関するエンジニアリング担当バイスプレジデントを務めるUdi Manber氏は米国時間5月21日付けのブログ投稿で、その理由の1つは、競合他社による模倣を防止するためであり、また別の理由としてはそれを悪用するウェブサイトの出現を防ぐためであったと述べた。しかし今後は、もう少し公開していく予定である。 「完全な秘密主義を貫くのは理想的ではない。このブログ投稿は、今後はこれまでよりももう少し公開していこうという新たな決意を示すものである」とManber氏は述べている。「これからは定期的に新しい部分について語り、古い部分を説明し、アドバイスをし、情報を公開し、対話していくよう努力す
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