Posterous Spaces is no longer available Thanks to all of my @posterous peeps. Y'all made this a crazy ride and it was an honor and pleasure working with all of y'all. Thanks to all of the users. Thanks to the academy. Nobody will read this.
S4: Distributed Stream Computing Platform Authors: Neumeyer L, Robbins B, Nair A, Kesari ASource: KDCloudKeywords: actors programming model, complex event processing, concurrent programming, data processing, distributed programming, map-reduce, middleware, parallel programming, real-time search, software design, stream computing, Advertising SciencesAbstract: S4 is a general-purpose, distributed,
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米Yahoo!は、大規模データの分散処理を実現するMapReduceをリアルタイムに行うソフトウェア「S4」を、オープンソースとして公開しました。 MapReduceを実行するソフトウェアとして、オープンソースの「Hadoop」がありますが、Hadoopはあらかじめジョブを定義して投入するバッチ処理を前提としていました。 S4は、データをキーとバリューのペアで構成されるストリームデータとして非同期に受け取ることができ、処理結果もキーバリューのペアで構成されたストリームデータとして出力するようになっているとのこと。 この非同期なストリームデータによる入出力が、リアルタイムなMapReduceを実現するフレームワークとしてのS4の特徴といえます。 リアルタイムなMapReduceで何ができる？ リアルタイムなMapReduceにはどのような用途が考えられるのでしょうか？ S4の公開を表明したY
アクターモデル（英: actor model）とは、1973年、カール・ヒューイット、Peter Bishop、Richard Steiger が発表した並行計算の数学的モデルの一種[1]。アクターモデルでは、並行デジタル計算の汎用的基本要素として「アクター」という概念を導入している。アクターモデルは並行性の理論的理解のフレームワークとして使われるほか、並行システムの実装の理論的基礎としても利用されてきた。 アクターモデルはそれ以前の計算モデルとは異なり、物理法則を発想の基本としている。他にも、LISP言語、Simula言語、ケーパビリティ・システム、パケット通信、初期のSmalltalkなどの影響を受けている。アクターモデルは「数百・数千のマイクロプロセッサから構成され、個々にローカルメモリを持ち、高性能通信ネットワークで通信を行う並列コンピュータが近い将来登場するとの予測」から開発され
Yahoo! Labs! Advertising Sciences has built a general-purpose, real-time, distributed, fault-tolerant, scalable, event driven, expandable platform called S4 which allows programmers to easily implement applications for processing continuous unbounded streams of data. I cannot say it enough: Yahoo! is kicking ass again. After hearing about Google Caffeine, many were quick to announce the death of M
Updated: Yahoo (s yhoo) has open-sourced its S4 project, a platform for developing real-time MapReduce applications. As we’ve seen with Google’s (s goog) new Caffeine infrastructure for its Instant Search features, as well other “NoHadoop” tools, there’s a growing trend of unchaining large-scale data analysis – via MapReduce, in particular – from its batch-processing roots. Inside Yahoo Labs, S4 i
Answer (1 of 2): Yes. We published this as open source, we contributed it to Apache, and, updating this answer yet again I'll add that we have pretty much moved a lot of our focus onto Storm and other technologies too. Note: We publish updates on our work with Storm and other technologies on our ...
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