Amazon.co.jp: Amazon Elastic MapReduceテクニカルガイド ―クラウド型Hadoopで実現する大規模分散処理―: 李昌桓: 本
Hadoopの現在 - 急がば回れ、選ぶなら近道
もともとHadoopは注目の仕組みであったけど ここに来てさらに大きな流れになろうとしてる。 各種のイベントや記事にしても大型のものが多く 一種のHype状態になってきている。 Hadoop Japan Conference 2011 Fall Hadoop Conference Japan 2011 Fall Tickets, Mon, Sep 26, 2011 at 10:00 AM | Eventbrite 登録人数で1000人を超えている。 Cloud Computing World Tokyo 2011 ＆ Next Generation Data Center2011 Apache Hadoop: A New Paradigm for Data Processing http://www.idg.co.jp/expo/ngdc/2011/index.html このイベントがあっ
いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門
ビッグデータ時代の救世主「Hadoop」とは 「Apache Hadoop」は今、最も注目を集めている技術の1つです。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 Hadoopを活用している企業は年々増え続けていて、不可欠な技術になりつつあるといえるでしょう。 本連載では、Hadoopとは何か、Hadoopがどう活用できるのかということを、「テキストマイニング」に焦点を当てて解説していきたいと思います。 重い処理を複数のマシンに分散させる 複数のマシンに処理を分散させるには、プロセス同士の通信、監視、障害時の対応などを考えなければならず、プログラマにとってハードルが高いものです。しかし、Hadoopはそういった面倒くさい処理を一手に引き受けてくれ、プログラマは、やりたい処理だけに集中できます。 例えば、Hadoopを使うと、1
MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
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