男児たるものGoogle App Engine実践クラウドシステム構築を買うべきだ - ひがやすを技術ブログ
なぜなら、Google App Engineを学ぶために一番必要なのは、「何ができないかを知ること」だからだ。そして、この本にはそれが書いてある。それしか書いていないといってもいい。 App Engineは、Googleのインフラを最も効率よく使うことにフォーカスしている。Genericなアプローチではなく、Specializedなアプローチだ。 何かを得ようとするならば、それと等価の何かを支払わなければいけない。App Engineは、Googleのインフラを最も効率よく使うために、「いくつかのAPIが使えない」という対価を支払った。 だからこそ、App Engineを知るためには、最初に何ができないのかを知らなければいけないのだ。 あなたは、その制限という対価と引き換えに、Googleから安価なスケールするプラットフォームを手に入れることができる。 EC2はGenericなアプローチだ
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
MapReduceのJava実装Apache Hadoopを使ってみた (1/3) - @IT
MapReduceのJava実装Apache Hadoopを使ってみた：いま再注目の分散処理技術（後編）（1/3 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） Apache Hadoopプロジェクトとは何か？ 本特集では、いま再注目の分散処理技術についていろいろと紹介してきました。前編の「GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する」では、分散処理技術で最近注目を浴びているものとして、グーグルのMapReduceアルゴリズムを紹介し、中編の「イロイロな分散処理技術とイマドキのWebサービス」では、MapReduceに至るまでのさまざまな分散処理技術やWebサービスについて紹介しました。 そのMapReduceアルゴリズムをJavaで実装したも
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