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発売元 リサイクル商品在宅買取【りもったい】(株式会社シガースタイル)
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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 大型本 – 2011/10/1

Jimmy Lin (著), Chris Dyer (著), 神林 飛志 (監修),
すべての形式と版を表示
MapReduceを体系的に解説した唯一の書籍
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  1. 本の長さ
    210ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    オライリージャパン
  4. 発売日
    2011/10/1
  5. 寸法
    2 x 19 x 24 cm
  6. ISBN-10
    4873115124
  7. ISBN-13
    978-4873115122
  8. すべての詳細を表示
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商品の説明

著者について

Jimmy Lin（ジミー・リン）：University of MarylandのiSchool（College of Information Studies）の准教授。最近設立されたCloud Computing Centerを運営している。学際的なグループであるCloud Computing Centerは、技術、人々、社会にインパクトを与えるクラウドコンピューティングの様々な面についての研究を行っている。Linの研究は自然言語処理と情報抽出にまたがっており、近年はスケーラブルなアルゴリズムと大規模データの処理に注力している。

Chris Dyer（クリス・ダイアー）： University of Maryland において、2010年6月に言語学の博士号を取得し、卒業。この後は、博士号を取得した研究員として、カーネギーメロン大学のLanguage Technologies Instituteに参加することになっている。彼の研究対象には、統計的機械翻訳および機械学習がある。自然言語処理や、コンピュータ言語学の領域における、数多くのカンファレンスや学術誌のレビューアをつとめている。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ オライリージャパン (2011/10/1)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2011/10/1
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 大型本 ‏ : ‎ 210ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4873115124
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4873115122
  • 寸法 ‏ : ‎ 2 x 19 x 24 cm

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上位レビュー、対象国： 日本

  • b.a.d Boy
    5つ星のうち5.0 Excentric!
    2014年8月3日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    DesignPattern of this software is actually topics.
    役に立った
     レポート
  • cocking_tanaka
    5つ星のうち5.0 隠れた名著だと思います。
    2013年12月5日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    もともとHadoopをやるつもりはなく、MapReduceに関する書物が欲しいなと思い購入致しました。

    Hadoopに関する知識がなくとも、MapReduceに関する抽象的な話しに多くを割いてくれているので、

    難なく読む事が出来ました。

    数式を用いた数学的なアプローチでMapReduceの機構を説明してくれる部分もあり、これ一冊あればMapReduceは完璧です。
    1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
     レポート
  • switch1440
    5つ星のうち3.0 6章の訳がひどいが、それ以外の内容は素晴らしい。
    2011年10月22日に日本でレビュー済み
    書店のオライリーの棚の前に、新刊として平積みとなっていたのを購入しました（初版第1刷） この本は、英語書籍（Data Intensive Text Processing with MapReduce）の和訳であり、その原著のプレプリントはPDFで自由にダウンロードできるということは後で知りました。

    Hadoopの入門書では環境構築やシステムの詳細などに記述の大部分が割かれることが一般的で、具体的な局面にぶち当たった場合にどういう風にロジックを組めばいいのかというところまで踏み込んでくれないことが多いのですが、本書ではHadoopでいかにMapReduceを使ったロジックを組むかということに焦点をあて、疑似コードを通して理解を深めようというものです。

    特に3章「アルゴリズムの設計」がこの本のハイライトで、Reducerに負荷をかけ過ぎないようにする「ローカル集約」、共起パターンの集計などをスピードアップできる「stripes」、Reducerで処理する際に値がソートされていることを保証する「value-to-key conversion」など、シンプルでかつ実際的な「デザインパターン」を複数あげています。原題は「テキスト処理」となっているのですが、必ずしもテキスト処理に限る話でなく一般的な処理にも適用できるものであり、邦題として「MapReduceデザインパターン」とわざわざ変えたのは日本語版担当者のセンスの光るところです。

    ただ4章以降の具体例のうち6章のEMアルゴリズムは、訳者が内容を理解していないのか日本語訳が余りにもひどく、何度読んでも意味が通らなかったり、数式と言っていることが違う文章があったり、記号の誤植や用語の勘違い（joint distributionを「結合確率分散」としているなど）が散見されます（赤ペン片手に読んでましたが本が真っ赤に…） そもそも原著の方で1章で語るのに無理がある内容を押しこんでいるのが問題なのかも知れませんが、しかしそれにしてもあんまりです。この章で「統計的機械翻訳」が説明されているのは皮肉としか思えません。

    それでも現時点で類書がなく、問題のあることを知りつつ5章まで読んでも十分価値があり、とりあえず★3つとしておきます。足りない星は改訂版で何とかしてください＞担当者様
    22人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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  • usa9
    5つ星のうち3.0 "MapReduce"の良い入門書
    2013年6月8日に日本でレビュー済み
    MapReduceの基本概念と適用事例に関する入門書．"Hadoop"ではなく"MapReduce"を学びたかった自分には良書だった．特定のソフトウェアに特化した技術書は内容が古くなりがちであるが，本書の大部分はMapReduceに関する解説なので，出版からある程度の時間が経過したあとも十分に読む価値があるだろう．
    2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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