詳細については後述しますが、MapReduceの処理モデルは、上記の通り各区分ごとにそれぞれ単純化（限定）されたモデルであったと言えます。 また、MapReduceの関数プログラミングおよびグラフ的な特徴も合わせて以下に整理してみます。 関数プログラミング的な特徴 MapおよびReduceフェーズは、それぞれ関数型プログラミングのMapおよびReduce処理をモデル化したものです。MapReduceは、参照透過性がある純粋な関数処理と言えます。参照透過性とは入力により出力が一意に決まる性質のことです。言い換えればMapReduceの処理は、大域などの処理に影響する外部の環境は持たず、内部的にも静的な一時変数などの状態も持たないことを意味します。 純粋な関数処理は複数の処理が同時に実行されても他の並列に動作している処理の状態には左右されないため、この参照透過性は並列化に向いている性質がありま
HadoopとMahoutにより、ビッグデータでも機械学習を行うことができます。Mahoutで実装されている手法は、全て分散処理できるアルゴリズムということになります。Mahoutで実装されているアルゴリズムは、ここに列挙されています。論文としても、2006年に「Map-Reduce for Machine Learning on Multicore」としていくつかのアルゴリズムが紹介されています。 そこで今回は、（何番煎じか分かりませんが自分の理解のためにも）この論文で紹介されているアルゴリズムと、どうやって分散処理するのかを簡単にメモしておきたいと思います。計算するべき統計量が、summation form（足し算で表現できる形）になっているかどうかが、重要なポイントです。なってない場合は、”うまく”MapReduceの形にバラす必要があります。 ※例によって、間違いがあった場合は随時
どうも，実は今年から開発チームにjoinしていた中川です．可愛い犬の写真がなかったので，可愛いマスコットの画像を貼っておきます． 最近MapReduceとかその実装であるHadoopとかをよく聞くようになりました．これはつまり，それだけ大量のデータをなんとか処理したいという要望があるからだと思います．しかし当たり前ですが，MapReduceは銀の弾丸ではありません． ということで，最近気になっているMapReduceとは違ったアプローチを取っている分散処理基盤について，社内のTechTalkで話した内容を簡単にまとめて紹介したいと思います． Bulk Sychronous Parallel このアルゴリズム自体は1990年に誕生したものです．長いのでBSPと書きます．さて，グラフから最短経路を求める時，MapReduceは使えるでしょうか？このような論文が出るくらいですから出来ないことはあ
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