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

著者 : Jimmy Lin Chris Dyer 玉川竜司

• オライリージャパン (2011年10月1日発売)

作品紹介・あらすじ

自然言語処理、情報抽出、機械学習などに共通する、テキスト処理のアルゴリズムに重点を置きながら、MapReduceのアルゴリズム設計について解説。MapReduceのデザインパターンの概念を説明し、様々な領域に共通して現れる問題に対して、再利用可能かつ汎用的な対処方法を紹介した。

感想・レビュー・書評

[syikootwさんの感想 · 2013年3月12日]

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。

[wanijiさんの感想 · 2012年6月6日]

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。

[shotatoyodaさんの感想 · 2012年4月27日]

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。