IBM 開催のセミナ「IBM IT VISION 3」に参加して、クラウドコンピューティングなお話をきいたのですが、その中で、MapReduce について言及されてたので気になってヤホーとかゴーグルで調べてみました。
結論からすると、＠ＩＴの以下の記事がわかりやすい感じがします。
Google の MapReduce アルゴリズムを Javaで理解する
これを見る感じ、Master-Worker 型の並列プログラミングフレームワークを Map 処理と Reduce 処理の 2 段階で行っているようなイメージで、数ある並列プログラミングフレームワークの一つといってしまえばそれまででして。ここらへんの認識に関しては、以下のサイト様が詳しいです。
Radium Software Development - MapReduce
ただ、MapReduce のすごいところは、並列プログラミングの知識がない人でも簡単にそのパワーが享受できるところのようですね。たしかに、簡単そう。
ちなみに、IBM IT VISION 3 のクラウドコンピューティングネタで MapReduce が言及されていた理由としてはやはり流行りもあるし、MapReduce のような並列プログラミングフレームワークを使って作ったアプリケーションは、実際並列で動かして「速い！」を実感するにはマシンがたくさん必要で、で、クラウドから MapReduce を試してみるため、必要なマシン環境を Web GUI からリクエストするとあたかもサービスであるかのように MapReduce が動かせる環境があっという間にそろってしまうんです！ということを言いたかったようです。
＃結局、その仕組みの裏で動いているのは Xen で、必要なマシン環境がすぐに揃うのは Xen のような仮想マシンモニタの VM イメージであらかじめ用意されているからであり、クラウドコンピューティングがすごいというより、Xen がすごいと思いました。そういう意味で、クラウドコンピューティング＝仮想マシンモニタ、みたいな図式であまり目新しい感じはしなかったですが＞ IBM IT VISION 3。
話がそれてしまいましたが、仕事で金融グリッドやっており、並列プログラミングフレームワークには最近目がない quitada でした。
なお、MapReduce のオープンソース実装としては、Apache Hadoop というのがあるそうで。
