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
Google Go登場の背景 （2/2）- ＠IT
Goのこうした独自性は、その実行系まで考え合わせると意味が見えてくる。 Goの主要な特徴である極めて高速なコンパイルは、近時の言語からするとストイックと思える文法を採用することによって実現されている。この点で、Goは徹底しており、モダンな言語ならば必須の要素と思われる機能がばっさりと切り落とされている。 Goが、Cのポインタ演算機能を外したこと（*2）は違和感なく受け入れられる人であっても、JavaやC++などのオブジェクト指向言語に欠かせない要素と考えられている「クラスの継承」が言語機能から外されたことには驚いたことだろう（ほかにも、Goでは例外処理機能や型を実行時に引数とするジェネリックなどがサポートされていない）。 【*2】 テスト時に発見されにくいバグの温床となっているポインタ演算は、JavaやC#などでも言語機能として提供されていない。現在でも、ポインタ演算に関するプログラムのミ
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先取り！ Google Chrome Extensions 記事一覧 | gihyo.jp
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