Docker’s momentum has been increasing by the week, and from that it’s clearly touching on real problems. However, for many production users today, the pros do not outweigh the cons. Docker has done fantastically well at making containers appeal to developers for development, testing and CI environments—however, it has yet to disrupt production. In light of DockerCon 2015’s “Docker in Production” t
Now, next, and beyond: Tracking need-to-know trends at the intersection of business and technology AI/ML Few technologies have the potential to change the nature of work and how we live as artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). Future of the Firm Everything from new organizational structures and payment schemes to new expectations, skills, and tools will shape the future of the fi
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
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