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今回は、 Hadoopの構成要素である並列データ処理フレームワークMapReduceにおける実装アーキテクチャの特徴について解説します。加えて、 類似のシステムである並列データベースを取り上げ、 想定するワークロードなどの違いについて解説します。 Apache ...

When your data and work grow, and you still want to produce results in a timely manner, you start to think big. Your one beefy server reaches its limits. You need a way to spread your work across many ...

MapReduce was invented by Google in 2004, made into the Hadoop open source project by Yahoo! in 2007, and now is being used increasingly as a massively parallel data processing engine for Big Data.

When the Big Data moniker is applied to a discussion, it’s often assumed that Hadoop is, or should be, involved. But perhaps that’s just doctrinaire. Hadoop, at its core, consists of HDFS (the Hadoop ...

個人的な学習のための投稿していく「グイグイのDX学習マガジン」です。 DXに関連する用語を投稿しています。 MapReduce（マップリデュース） MapReduceを一言で説明するなら、「大きな仕事を『分ける（Map）』と『まとめる（Reduce）』の2段階で、みんなに ...

Scientists and mathematicians have long loved Python as a vehicle for working with data and automation. Python has not lacked for libraries such as Hadoopy or Pydoop to work with Hadoop, but those ...

昨今ではHadoopが厳密にどういったものか、もしくはどんなものではないのかをピンポイントで説明するのが難しくなってきている。 数年前、Hadoopは基本的にマップリデュース、つまりバッチ形式で大容量のデータを処理するシステムであり、この事で人々は ...

The USPTO awarded search giant Google a software method patent that covers the principle of distributed MapReduce, a strategy for parallel processing that is used by the search giant. If Google ...