Hadoop MapReduceデザインパターン MapReduceによる大規模テキストデータ処理

ジミーリン, クリスダイアー【著】, 神林飛志, 野村直之【監修】, 玉川竜司【訳】

• 販売会社／発売会社: オライリージャパン/オーム社
• 発売年月日: 2011/10/03
• JAN: 9784873115122

商品レビュー

2013/03/12

良本。MapReduceプログラム開発の定番の説明（注:パターンカタログでない)。象本の次としてお勧め。最終章は本文(訳文?)が難解すぎ。EM,HMMを知ってても理解し難い。

2012/06/06

4章以降は内容が難しく斜め読み…。
データローカリティを活かすin mapper conbiningは使えそう。
1章、2章の基礎的な内容と3章を読むだけでも良いと思う。

2012/04/27

フォトリーディングNo.7

目的：Hadoopとは何なのか知る

トリガーワード：クラウド、アルゴリズム、分散ファイルシステム、クラスタ、ソート、mapper、キー、クローラ、インデックス、reducer、トレーニング、ネームノード、データノード、スケーラビリティ、ペア

質問：①Hadoopとは何なのか？②Googleでどのように使われているのか？

～20120426ポストレビューここまで～
～20120427アクティベーションここから～

質問に対するまとめ：
①分散アーキテクチャ。OSS。サーバ群によるクラスタ環境で実行。DBではない。IFは制限→その一つが「MapReduce」
②検索エンジンのアルゴリズムにMapReduce採用。元々Googleによって開発。

雑感：難しく、全体的にほとんど読めない。数学・統計も抑えてないと厳し目。
そもそも「Hadoop」というより「MapReduce」の本なので、今回の目的に即した本では無さそう（？） オライリーの「Hadoop」もしくは入門本から入る必要有。