最近、クラウドサービスが流行っていますが、やはりビジネスではなく、日常の生活でクラウドを実現して欲しいのは、やはり、音楽でしょう。 私は、現在、iPhone4（16GB）をつかっていますが、音楽をたくさん入れてしまうと、容量がすぐになくなってしまいます。かといって、新たにiPodを買うのも、普段持ち歩くものが増えて嫌だし、コスト面からみても無理です。 そこで、Google Musicの存在を知って、使ってはじめてみました。 なんて、すごいサービスなんでしょう!!!! 無料で2万曲がアップロードでき、自分の聞きたい時にストリーミングできるのです。 そんな Google Music をまとめて紹介していきます。 ※ちなみに、ステマではありません（笑）が、Googleさんがお金くれるなら喜んでもらいます。 Google Music とは? まずは、この紹介動画がわかりやすいので見てみてください。
ペタバイト規模のデータを格納させる分散コンピューティング用プラットフォームを探しているのであれば、そのフレームワークとして Hadoop の使用を検討すべきだろう。HadoopはJavaベースで作成されているため、Linux、Windows、Solaris、BSD、Mac OS Xにて使用できる。こうしたHadoopを実際に採用している組織に共通するのは、安価（特殊なハードウェアが不要）かつ効率的でスケーラビリティと信頼性を兼ね備えたプラットフォームによる、膨大な量のデータ処理を必要としているという点だ。 Hadoopでは、こうした膨大な量のデータを格納するために、Hadoop Distributed File System（HDFS）を採用している。実際、HDFSのマスタ/スレーブアーキテクチャは、Hadoopのクラスタ機能の中核を成している。ここでサポートされているのは、ファイルシステ
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
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