MapReduce for Go
2009-11-24, by Dan Bravender <dan.bravender@gmail.com> Google's new language, Go, isn't as revolutionary as its designers would have you believe but it is an interesting language nonetheless. It is a systems language that has features that address the multicore trend. The future is parallel computation and who better to introduce a systems language with first-class concurrency primitives than the
こっちは本物のMapReduceだ！ グーグルがAppEngine-MapReduceをオープンソースで開発中
こっちは本物のMapReduceだ！ グーグルがAppEngine-MapReduceをオープンソースで開発中 グーグルはGoogle App Engine上でMapReduce処理を実現するオープンソースを開発中だと、先日行われたイベントGoogle I/Oで明らかにしています。プロジェクトのホームページもGoogle Code上に「appengine-mapreduce - Project Hosting on Google Code」として公開されています。 Reduce処理やJava版はこれから 1つ前の記事「グーグルによるMapReduceサービス「BigQuery」が登場。SQLライクな命令で大規模データ操作」では、グーグルがSQLライクな命令を用いて大規模データ処理のサービスを提供することをお伝えしました。 記事でも書いたとおり、これは内部でMapReduceを使っているかど
Disco MapReduce
Disco is a lightweight, open-source framework for distributed computing based on the MapReduce paradigm. Disco is powerful and easy to use, thanks to Python. Disco distributes and replicates your data, and schedules your jobs efficiently. Disco even includes the tools you need to index billions of data points and query them in real-time. Disco was born in Nokia Research Center in 2008 to solve rea
Steve Krenzel - 18. Distributed Computing: MapReduce and HashFold
This is a post about HashFold, a theoretical framework (for now) that is suited to performing the same types of distributed computation that MapReduce can perform, but improves upon MapReduce both in runtime and memory usage. This is quite a claim so I'm putting the idea out there for public scrutiny. If you're familiar with MapReduce, HashFold does away with sorting values and the concept of a co
GoogleのMapReduceは僕たちに必要か？ - きしだのはてな
ということで、Google MapReduceの実装であるHadoopを使ったMapReduceと、JMSを使ったMapReduceをやってみました。 メッセージキューを使って分散MapReduceを実装する HadoopでのMapReduceを気軽に試すサンプル これ何のためにやったかというと、そこらにあるような数十台規模のサーバーを前提としたときに、Hadoopの有効性、ひいてはその元になってるGoogle MapReduceの有効性について疑問に思ったからです。そこで、ちょっと試してみた、と。 ここで、メッセージキューを使った場合に1秒でできてた処理が、Hadoopを使うとスタンドアロンモードでも40秒近くかかりました。擬似分散モードだと4分近くです。 いくらHadoopの実装がひどいとしても、これはあんまりです。 Googleでの実装はもっと効率的なものになっていると思いますが、そ
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http://www.umiacs.umd.edu/~jimmylin/MapReduce-book-20100219.pdf
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