商品レビュー
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3件のお客様レビュー
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。
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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。
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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。
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