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MapReduceに関するu_wot_m8のブックマーク (2)

  • 分散システム処理モデルに関する動向について(MapReduceからBorgまで)

    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

    分散システム処理モデルに関する動向について(MapReduceからBorgまで)
  • MapReduce Patterns, Algorithms, and Use Cases

    In this article I digested a number of MapReduce patterns and algorithms to give a systematic view of the different techniques that can be found on the web or scientific articles. Several practical case studies are also provided. All descriptions and code snippets use the standard Hadoop’s MapReduce model with Mappers, Reduces, Combiners, Partitioners, and sorting. This framework is depicted in th

    MapReduce Patterns, Algorithms, and Use Cases
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