Note: this is a personal blog post, and doesn’t reflect the views of my employers at Cloudera Map-Reduce is on its way out. But we shouldn’t measure its importance in the number of bytes it crunches, but the fundamental shift in data processing architectures it helped popularise. This morning, at their I/O Conference, Google revealed that they’re not using Map-Reduce to process data internally at
「情報系の学生がやっておくべき10000のこと」というタイトルの記事があったので、何事かと思いました。10000 things all ICS students should do before graduating | Tagide10000個もあるのか…とびっくりしましたが、よく読むと2進数で書かれていて、16個という意味でした。内容もとても良いことを言っていると思うので、簡単に紹介してみます。 0000 – 自分のドメインを買う 0001 – Apacheをインストールして設定をいじる（複数ドメイン対応とか） 0010 – WordPressをインストールしてブログを書く。文章スキルも大事。 0011 – 自分のウェブサイトを運営する 0100 – LAMPでウェブアプリを書く。少なくとも1つ、できればPHPとPythonで。 0101 – 自分のサーバー（物理orクラウド）を持つ
グーグルは同社のクラウドサービスであるGoogle App Engineで、フル機能のMapReduce機能を提供することが同社のイベントGoogle I/O 2011で明らかにしました。 これまでGoogle App EngineではMapReduceを構成する「Map」「Shuffle」「Ruduce」の3つのうち、Mapperの機能の提供が行われてきました。 Google I/O 2011で行われたセッション「App Engine MapReduce」では、MapReduceを構成するすべての機能の提供が行われることが発表されています。 セッションのポイントを紹介しましょう。 App Engine MapReduce App EngineエンジニアリングチームのMike Aizatsky氏。 MapReduceは数年前にグーグルが開発した処理。社内ではほとんどあらゆるチームがこの処理
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
