若人: 我々は、超並列計算のフレームワークとしてMapReduceを実装し運用に成功した。 1000台のコンピュータで、1TBのデータ処理が68秒でできるんだ! これは、有史以来の快挙だ、どんなもんだい![6] 翁: あ～、水を差して悪いんだけどねえ、MapReduceなんて技術はねえ、我々データベースの専門家が40年も前から研究しておるんよ。 それに、MapReduceと同等の分散データベースのSQLエンジンも商用化されているし。 こんな事は、データベース研究分野の論文に全部発表されているよ。 君たちコンピュータサイエンティストは、人の論文を読まんからな、困ったもんだ。 それにMapReduceは、我々先達の知恵を活かしとらん! 若人: MapReduceに何か問題がありますか? 超簡単に並列アプリが開発でき、自動実行できるんですよ、こんなんシステム今までに無いし、快挙でしょ! 翁: そ
In this tutorial, I will describe how to write a simple MapReduce program for Hadoop in the Python programming language. Motivation Even though the Hadoop framework is written in Java, programs for Hadoop need not to be coded in Java but can also be developed in other languages like Python or C++ (the latter since version 0.14.1). However, the documentation and the most prominent Python example o
"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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