MapReduceに関するserihiroのブックマーク (9)
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serihiro 2018/03/07
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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
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『Apache Igniteとのインメモリーコンピューティング』
初めに 全世界に無数に散らばったサービスやデバイスから生み出されるデータ量の急激な増大に伴って、ストリーム処理とインメモリーコンピューティングは避けられない近未来であり、重要なデータ処理パラダイムでもあると言える。ストリーム処理とインメモリーコンピューティングの融合により、多様なデータから新しい価値を発見し、新たなビジネスチャンスを引き出した利益拡大が可能である。なぜなら、データの価値はデータの新しさ(freshness)と強い相関関係を持つ。 インメモリーコンピューティングは、Hadoopのようにスポットライトを浴びるテクノロジーではないが、以前数回も期待の技術としてハイライトがされることがあり、メモリーの大容量化と低コスト化が進められる今こそ、その期待度が高まっている。 低価格DRAMは、ディスクより速い。さらに、DRAMのI/Oは一般的にフラッシュメモリーのI/Oより1000x倍速い
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Apache Hadoop Performance Acceleration
Real-time analytics Apache Ignite enables real-time analytics across Apache Hadoop operational and historical data silos. Low-latency and high-throughput operations Ignite enables low-latency and high-throughput access while Hadoop continues to be used for long-running OLAP workloads. How Does Apache Ignite Acceleration Work? To achieve the performance acceleration of Hadoop-based systems, deploy
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