Hadoop、hBaseで構築する大規模分散データ処理システムCodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
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
連載インデックス「Androidで動くJavaアプリ開発入門」 - ＠IT
連載インデックス 「Androidで動くJavaアプリ開発入門」 初心者のための入門連載です。「Androidアプリとは何か」の基礎知識から開発環境の構築（Android Studio、SDK ToolsとEclipse ADT、NDK、エミュレーターなどのインストールや使い方）、Java言語で書くアプリ開発の基本的なところから、最新版5の新機能までまとめて解説します。Activity、Intent、サービス、WebView、ゲーム開発、センサー、カメラ、位置情報／GPS、Bluetooth通信、NFC、Android Wearなど ※本連載のアップデート版連載は「実業務でちゃんと使えるAndroidアプリ開発入門」として連載中です。 Javaでの常識が通用しないAndroidにおけるメモリ管理の注意点 実業務でちゃんと使えるAndroidアプリ開発入門（3） Androidアプリのメモリ
Google App Engine - Google Code
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