並列データベースシステムの概念と原理2014/01/30 筑波大学情報システム特別講義Dの講義資料です。 join関係はNAIST時代の宮崎先生のデータ工学Ⅱの内容を参考にしてます。 animation有効なビデオはこちら https://vimeo.com/85598907
yebo blog: Googleは既にMapReduceを使っていない
2010/09/13 Googleは既にMapReduceを使っていない Googleの新しい検索基盤「Caffeine」では、MapReduceを使っていないそうだ[register]。新しい検索基盤はGFS (Google File System) をオーバーホールしたGFS2を活用しており、分散データベースBigTableに直接インデクシングを行うデータベース駆動の方式に変わっている。この検索基盤を「Colossus」と呼んでいるそうだ。インデックスの作成時間を短縮することで(MapReduceによる処理が不要)、検索のリアルタイム性を増すのだろう。Microsoft、Facebook、Yahoo!がまだMapReduceのオープンソース版ともいえる「Hadoop」を使っていることを考えるとGoogleは先に進んでいる。この成果が「Google Instant」に繋がっているのだろう
アマゾン、「Hadoop」を利用した「Amazon Elastic MapReduce」のベータサービスを開始
Amazonの子会社Amazon Web Services（AWS）は米国時間4月2日、オープンソースのソフトウェアフレームワーク「Hadoop」を利用して大量のデータ解析を行う、新たなクラウドコンピューティングのベータサービスを開始した。 「Amazon Elastic MapReduce」と呼ばれるこのサービスは、集中的なデータ処理を必要とする企業、研究者、アナリストを対象に開発された（発表資料）。HadoopはYahooなどの企業も採用しているが、Clouderaなどの新興企業はHadoopを企業データセンターとして利用するためのサービスを提供している。 Amazon Elastic MapReduceは、同社の「Elastic Compute Cloud」（EC2）および「Simple Storage Service」（S3）上でHadoopを稼働させる。顧客はAmazon Ela
YappoLogs: GoogleのMapReduceをいまさら妄想した
処理内容 mapに対しては任意のデータが与えられる。 mapはkeyとvalueからなる大量のデータを戻す。 shuffleにて、全てのmapのkeyをまとめあげて、keyごとにreduce workerにkeyとvalue listを渡す。 reduceは、受け取ったkey/value listを処理する。 key/valueなデータに特化したPlaggerってことで間違いないのかなぁ？ mapperで大量のデータから必要な物をフィルタリング(Subscription,Aggregator)して、reducerで実際の処理(Filter,Publish,Notify)を行うというPlaggerみたいな感じ。 全てのmapやreduceに大しての各workerの仕事量は平均的になる様にバランス良く配置する。 多分、mapやreduceの直前で、それぞれのjobの大きさを計測してmanage
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