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hadoopに関するmanji6のブックマーク (3)

Apache HBase 入門 (第１回)
The document discusses big data and Hadoop concepts. It covers Hadoop operations like put, get, scan, filter, delete as well as join and group by. It also discusses the different types of data access patterns like random write, sequential read, sequential write and random read. The document focuses on big data, Hadoop operations, and data access patterns.Read less
manji6 2011/07/04
hadoop

hbase
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いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門
ビッグデータ時代の救世主﹁Hadoop﹂とは﹁Apache Hadoop﹂は今、最も注目を集めている技術の1つです。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 Hadoopを活用している企業は年々増え続けていて、不可欠な技術になりつつあるといえるでしょう。本連載では、Hadoopとは何か、Hadoopがどう活用できるのかということを、﹁テキストマイニング﹂に焦点を当てて解説していきたいと思います。重い処理を複数のマシンに分散させる複数のマシンに処理を分散させるには、プロセス同士の通信、監視、障害時の対応などを考えなければならず、プログラマにとってハードルが高いものです。しかし、Hadoopはそういった面倒くさい処理を一手に引き受けてくれ、プログラマは、やりたい処理だけに集中できます。例えば、Hadoopを使うと、1
manji6 2011/06/22
hadoop

自然言語処理

MapReduce
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そろそろHadoopについてひとこと言っておくか - nokunoの日記
もうこの手の話題は出尽くした感がありますが、最近Hadoopについて考えることが多いので、エントリにしてみます。なお、ここではベーシックなMapReduce+HDFSのことをHadoopと呼ぶことにします。 HadoopとはHadoopとは言わずと知れたGoogleのMapReduce/GFSのオープンソースのクローンです。MapReduceではプログラマはMapとReduceという2つの関数を書くだけで、並列分散処理をすることができます。これは(1) データを実際に持つマシンにプログラムを配布する (2) MapとReduceをつなぐShuffleフェーズでキーをグループ化してソートする、(3) 障害時のフェールオーバーやレプリケーション、といった処理をフレームワーク側が受け持つことによって、プログラマ側の負担を減らすものです。GFSに対応するHDFSにはファイルをクラスタに分散して保存
manji6 2011/01/04
hadoop

nosql
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