MapReduceの検索結果1 - 2 件 / 2件

• あとで読む

  Pythonで始めるMapReduceデータ処理：中級者向け - Qiita

  • 7 users
  • qiita.com/Tadataka_Takahashi
  • テクノロジー
  • 2024/09/17

  Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1. はじめに MapReduceは大規模データ処理のための強力なプログラミングモデルです。本記事では、Google Colab環境でPythonを使用してMapReduceの概念を学び、効率的なデータ処理パイプラインを構築する方法を解説します。 MapReduceの概要 MapReduceは主に2つの段階から構成されています： Map: 入力データを key-value ペアに変換する Reduce: 同じキーを持つ値をまとめて処理する これらの操作を組み合わせることで、大規模なデータセットを効率的に処理することができます。 記事の目

  • Python
  • study
  • data

  
• あとで読む

  MapReduce入門：概要と使用開始

  • 4 users
  • www.talend.com
  • テクノロジー
  • 2020/05/06

  今日のデータ駆動の市場では、アルゴリズムやアプリケーションが人、プロセス、システム、組織に関するデータを24時間365日収集し、膨大な量のデータを生成しています。しかし、問題となるのは、この大量のデータを有意義な知見を犠牲にすることなく高速かつ効率的に処理する方法です。 そこで役立つのが、MapReduceプログラミングモデルです。MapReduceは、Googleが検索結果の分析のために最初に使用したものであり、テラバイト規模のデータを分割して並列処理し、より迅速に結果を得ることができます。 MapReduceとは？MapReduceは、Hadoopフレームワーク内のプログラミングモデル（パターン）であり、Hadoopファイルシステム（HDFS）に格納されたビッグデータにアクセスするために使用されます。これは、Hadoopフレームワークの機能に不可欠な主要コンポーネントです。 MapRe