January 2020
Beginner to intermediate
728 pages
10h 26m
Japanese
Content preview from データサイエンス設計マニュアル
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372 12 章 ビッグデータ：スケールを追求
過するデータの動きよりも、サイクル数によって処理が限界に達してしまう。強調点は、何らかの計
算問題を逐次的に処理するときよりも高速に解決することに置かれる。
• 分散処理は、ネットワークで接続された複数のマシンで実行される。この形で実現できる規模は膨大
なものになるが、あまり通信を必要としない疎結合な処理に適している。分散処理の目標は、複数の
CPU の能
力をフルに活用することではなく、複数のマシンの間でメモリやセカンダリストレージと
いったリソースを共有することに置かれることが多い。ディスクからのデータの読み出し速度がボト
ルネックになるときには、同時にできる限り多くのディスクを多数のマシンで読み出すようにすると
よい。
この節では、並列計算の基本原則を説明し、並列計算の比較的単純な活用方法であるデータ並列処理とグ
リッドサーチを説明する。ビッグデータの分散コンピューティングの主要パラダイムである MapReduce は
12.6 節で扱う。
12.5.1 1, 2, たくさん
原始的な文化では、数は未発達で、1, 2, たくさんという単語しかなかった。実は、並列・分散コンピュー
ティングも、このような形で考えるとよい。マシンが増えると非常に速いペースで複雑さが増すのである。
• 1：マシン内のすべてのコアをビジー状態に保つが、マシンは 1 台だけである。これは分散コンピュー
ティングではない。
• 2：LAN で接続されたマシンの間で実行する仕事を手作業で分割する場合である。辛うじて分散コン ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.