ちなみに、この分析のために必要とされるMapReduceのコードであるが、そのサイズはわずか20ステップだという。Yahoo!のプレゼンテーターである、エリック・バルデシュバイラー氏によると、たとえ経験の浅いエンジニアであっても、MapReduceによるプログラミングは可能であるとされる。 また、VISAのジョー・カニンガム氏からも、貴重なデータが提供されていたので以下に紹介する。同社では、1日に1億トランザクションが発生するため、2年間で700億強のトランザクションログが蓄積され、そのデータ量は36テラバイトに至るという。こうしたスケールのデータを、従来のRDBを用いて分析するには、約1カ月の時間が必要とされてきたが、Hadoopを用いることで13分に短縮されたという。 これまでは、Yahoo!にしろVISAにしろ、膨大なデータをRDBに押し込むほかに方法はなく、その分析に数十日を要する
Googleを支える技術 2008-03-25-1 [BookReview] 献本頂きました。ありがとうございます。 そうでなくとも絶対買う本ですが。 ■西田圭介 / Googleを支える技術 - 巨大システムの内側の世界 結論から言いますと、 Google のバックエンドの技術について 興味のあるIT系エンジニアや学生で、 英語よりも日本語を読むほうがはやい人は必読です。 グーグルについての技術的なトピックが 日本語でさくっと読めます。 Google 社員による英語論文やドキュメントを情報源とし、 それらを咀嚼して平易に解説しています。 「情報系の大学3年生程度の予備知識」を前提に 書かれているとのことで、 情報系の基礎的な語彙が分かっていれば、 確かに難解な話はありません。 数式も出てこないです。 内容紹介 第一章は検索の話で、クロール、インデックス、 ランキング、と Google に
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