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 の MapReduce: steps to phantasien t(2005-11-16)
2005-11-16 近況 情報処理学会誌に "skeletal paralell programming" というのが載っていて, よく読んでいないのだけれど要は並列計算のためのライブラリを 作りましょうという話のようだった. MPI を土台にしているらしい. Google の MapReduce が引用されており, そんなものがあったと思いだす. 読んでなかった. そういえば前回の ACM Queue も並列計算と CMP の特集. どうも並列計算が基本技能として要求される日は思ったより近い気がしてきた. 勉強しておいた方がよさそうだ. 手始めに "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters" を読んでみた. MapReduce というのは並列計算のためのライブラリで, Google のインフラ(ファイルシステムやクラ
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