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
Amazon Dynamo – スケーラブルなハッシュテーブルWebサービス | 秋元@サイボウズラボ・プログラマー・ブログ
via O’Reilly Radar Amazonが来週ACMで話すというDynamoというサービスが面白そうだ。 Amazonのウェブサービスは、たとえばS3は「ファイルを置いて、取り出せる」だけだし、EC2はサーバ一台分だけ見ればただのVPSホスティングサービスだ。だけど、必要に応じて支払いを増やすと、好きなだけスケールさせられるし、不要になれば減らすのも簡単なことから、ネットサービスの運営者が固定費について悩まなくて済むようになるという点で便利だし、そんなサービスを提供するにはたいへんな技術力が必要だということはわかる。 Dynamoも同じで、「キーと値のセットを保存して、取り出せる」、とこれだけ。数が少なければスクリプト内の連想配列とシリアライズでも済みそうな機能だけれど、これを複数サーバに分散させて、たいへんな数のキーを突っ込んでも問題なく動作することを保証したサービス、となるら
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
