MongoDBのmap/reduceを試してみる。 - stog's blog
以前（http://d.hatena.ne.jp/stog/20100531/1275317576）作成したコレクションをmap/reduceを使って"type"別に集計してみる。 コレクションの中身はこんな感じ。 $ mongo mytest MongoDB shell version: 1.4.4 url: mytest connecting to: mytest type "help" for help > > db.members2.find() { "_id" : ObjectId("4c03c632b4742d2998000000"), "birthday" : 342057600, "type" : "human", "name" : "おがわ", "sex" : "M" } { "_id" : ObjectId("4c03c632b4742d2998000001"), "b
Mapreduce2.0 - 急がば回れ、選ぶなら近道
次世代Hadoopの開発が進んでいる。現状の推移では、少なくとも分散クラウドでの「OSSインフラ」としてはHadoopが最有力候補であることは間違いない。クラウド上での分散処理基盤での技術競争ではGoogleやAmazonが相当抜きんでいる現在、それに対抗しうる可能性があるOSSはHadoopの潮流の延長線上にしか考えられない。その形としてHadoop-MapReduce2.0があるように見える。現在の状態で自分なりの次世代Hadoopの理解をまとめておく。基本的に全部は見切れていないので、そのあたりはあしからず。基本的に次世代Hadoopの仕組みは大きく二つの要素からなる 現在のところの柱はHDFSとMapreduce2.0の二つだ。 まずMapReduce。これは従来の「MapReduce」というものからはほど遠い。むしろ「任意」の分散処理実行フレームワークにたいして、適切なリソースを
第28回 RubyとHadoopで分散処理 Hadoop Streamingの仕組み | gihyo.jp
はじめに Hadoopとは、Googleの基盤技術であるMapReduceをJavaでオープンソース実装したもので、分散処理のフレームワークです。Hadoopを使うと、1台のサーバでは時間の掛かるような処理を、複数のサーバで分散処理させることができます。「処理を割り振ったサーバが壊れた場合どうするか」などの耐障害性の問題もHadoopが管理してくれるため、利用者は処理のアルゴリズムのみに集中することができるのです。素晴らしいですね。最近ではYahoo!やはてななど、様々な企業でも利用されるようになってきています。 Hadoop導入の背景 筆者はクックパッド株式会社に勤めています。open('http://cookpad.com'); return false;">クックパッドというサイトが有名だと思いますが、他にも携帯版クックパッドであるopen('http://m.cookpad.co
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
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平成２１年度産学連携ソフトウェア工学実践事業（高信頼クラウド実現用ソフトウェア開発（分散制御処理技術等に係るデータセンターの高信頼化に向けた実証事業））事業成果報告書
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