MapReduce - Wikipedia
MapReduce（マップリデュース）は、コンピュータ機器のクラスター上での巨大なデータセットに対する分散コンピューティングを支援する目的で、Googleによって2004年に導入されたプログラミングモデルである。 このフレームワークは関数型言語でよく使われるMap関数とReduce関数からヒントを得て作られているが、フレームワークにおけるそれらの用いられ方は元々のものと同じではない。 MapReduceのライブラリ群は、C++、C#、Erlang、Java、OCaml、Perl、Python、PHP、Ruby、F#、R言語、MATLAB等のプログラミング言語で実装されている。 概要[編集] MapReduceは巨大なデータセットを持つ高度に並列可能な問題に対して、多数のコンピュータ（ノード）の集合であるクラスター（各ノードが同じハードウェア構成を持つ場合）もしくはグリッド（各ノードが違うハ
イロイロな分散処理技術とイマドキのWebサービス
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） Javaはネットワークを利用した分散処理にも強い Javaはネットワークプログラミング向けのjava.netパッケージが標準で備わっていることからも分かるように、もともとネットワークを強く意識した言語仕様となっています。そのため筆者は、「Javaはネットワークを利用した分散処理にも強い」というイメージを持っています。前回の「GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する」で説明した、分散処理技術で最近注目を浴びているMapReduceもJavaによる実装があります。 それは、Apache Hadoopプロジェクトで開発されているものです。このプロジェクトは、もともとはオープンソースの検索ソフトウェアであるAp
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