現実のアプリケーションはこれからも勝手に疎結合になっていく ---そしてmap-reduceこそが並列処理の王道 - 最尤日記
まあ以下の文章をダシにする必要は無い内容になっちゃったけど： さてHadoop関連の某セミナーへの参加者が900人を越えたそうです。個人的にはHadoopを必要としている人、またはHadoopに関わる人というのはそれほど多くないと思うのですがね。HadoopのもととなったMapReduceは良くも悪くも、きわめて癖が強い分散処理手法。それをベースにしたHadoopも当然、汎用的なシステムではなく、データ特性や処理内容を選びます。どちらかというと既存のデータ処理に問題を抱えている方で、その中で問題解決にHadoopがたまたま向いている方になると思うのですがね。 それとHadoopを使うと分散システムは様々な難しい問題を解決すると思っている方が多いのも気になります。分散システムのは難しい問題のほとんどは、元を辿れば通信遅延に起因します。つまりコンピュータ間で情報共有する場合、他のコンピュータに
Technoblog: MapReduce for Ruby: Ridiculously Easy Distributed Programming
Ruby on Rails, Io, Lisp, JavaScript, Dynamic Languages, Prototype-based programming and more... Technoblog reader special: $10 off web hosting by FatCow! Wednesday, August 16, 2006 I am very happy to announce that Google's MapReduce is now available for Ruby (via gem install starfish). MapReduce is the technique used by Google to do monstrous distributed programming over 30 terabyte files. I have
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