推 bestwishes:mapreduce不可以解決單位時間內循序計算算不完的問題? 03/16 17:58
→ Lordaeron:純炒作, 反正, 有炒作, 才有新聞, 才有金主. 03/16 18:05
→ Lordaeron:致於該東西是不是有用的, 根本不重要 03/16 18:06
→ Lordaeron:而NoSQL 是for 分散, 不是平行. 平行可以分散,但分散 03/16 18:07
→ Lordaeron:不一定平行. 分散可以做不同的事, 例如同時處理 03/16 18:08
→ Lordaeron:你同一個人, 不同的帳戶的錢. 但不能同時處理你同一帳 03/16 18:08
→ Lordaeron:戶的錢, 因為哪有順序性. 03/16 18:09
推 bestwishes:一句話打翻是不是太偏頗了... 03/16 18:13
→ bestwishes:是否應該把hadoop跟mapreduce分開討論較為恰當? 03/16 18:14
→ Lordaeron:好奇你想怎麼分開法呢? 03/16 18:16
推 ledia:可惜台灣炒來炒去, 都只是碗裡的那些錢 03/16 18:34
→ Lordaeron:不會啊, 哪個老闆不是麥克麥克的? 只是人家錢不在台灣 03/16 19:46
→ Lordaeron:而已 03/16 19:46
→ TonyQ:需求很多，一張大單就夠你忙的。需求不多怎麼會有人想搞麻煩 03/16 20:01
→ TonyQ:到爆的cluster跟load balance，一定規模以上的應用都會碰到 03/16 20:02
→ TonyQ:不過這些東西有用到的就會碰到，沒碰到的可能也很久不會碰到 03/16 20:06
→ Lordaeron:cluster 跟load balance 已經出現超過20 年了. 03/16 20:09
→ Lordaeron:為何是現在才在哪炒作? 03/16 20:09
→ francej:我在我筆電習慣用outlook收信也跑得好好地啊. 幹嘛沒事 03/16 20:44
→ francej:要去用甚麼gmail.. 03/16 20:44
→ francej:用usb drive傳檔既直覺,而且有資料握在手裡的紮實感 03/16 20:46
→ francej:真搞懂為什麼會有人要去用甚麼dropbox, icloud.. 03/16 20:46
→ olctw:map/reduce or nosql 沒有你想像的那麼窄，但它也只是解決問 03/16 20:47
→ olctw:題的另外一個方法，就看你想要解的問題有多大了 03/16 20:47
→ Lordaeron:哪請問有多寬? 看來你有做過的樣子, 講一講吧. 03/16 20:52
→ olctw:我只是正要做的，要知道多寬就問梁寬吧，因為他會量 XD 03/16 20:56
→ lgd1008:不否認雲端有用, 台灣流量大的網站/服務有哪些? 對它們就 03/16 20:57
→ lgd1008:全都有用. 但反之, 這些大戶佔全部廠商的比例為? 03/16 20:57
→ lgd1008:若凡是把跟分散處理有關的都要計入雲端, 把東西放在網路上 03/16 20:58
→ lgd1008:也算雲端, 那麼有意義的並非是這個技術, 而只是這個新名詞 03/16 20:58
→ Lordaeron:你正要做的話, 就不必講什麼窄不窄的問題了,因為你還不 03/16 21:05
→ Lordaeron:知道它有多寬. 03/16 21:05
→ olctw:我只能說，這是研讀那些文件的心得，雖然概念上有把握，但沒 03/16 21:07
→ olctw:有實做過是事實，就等其他人去驗證吧，我就算試出來也是商業 03/16 21:08
→ olctw:機密 ;) 03/16 21:08
→ Lordaeron:大流量的網站, 又不是今天的事. mapreduce 是2004年的 03/16 21:08
→ Lordaeron:東西了. bigtable 也是2006年的. 03/16 21:08
→ olctw:map/reduce 大部分人的印象都停留在 hadoop 這樣離線處理資 03/16 21:10
→ olctw:料的概念，但其實它已經被實做到很多 nosql 中做即時運算， 03/16 21:10
→ olctw:已經可以取代 SQL 大部分的功能 03/16 21:11
→ lgd1008:Map-Reduce的應用範圍會比你想像中窄的多, 他受到的限制有 03/16 21:14
→ lgd1008:1.演算法的限制. 2資料量的限制. 03/16 21:14
→ lgd1008:你可以先看看它的兄弟, 平行計算: GPGPU速度比分散計算快 03/16 21:14
→ lgd1008:得多, 但GPGPU在個人電腦中的使用時機一樣很少. 原因為何, 03/16 21:15
→ lgd1008:除了適合的演算法少之外. 不如先看看Nvidia 提出過的測試 03/16 21:15
→ lgd1008:數據, 可以做並不代表代表值得做的. 而Map-Reduce環境中, 03/16 21:16
→ lgd1008:所面臨的經濟與否的門檻是更高的. 03/16 21:16
→ lgd1008:我並無意打壓這些技術的發展, 只是實話實說. 就如同 NoSQL 03/16 21:19
→ olctw:關於 map/reduce ，我的觀念只停留在 mongodb 中的一些討論 03/16 21:20
→ lgd1008:, 如果它可以取代大部份的SQL功能, 那就沒有取不取代, 發 03/16 21:20
→ lgd1008:不發展的問題了. 03/16 21:20
→ olctw:他們主要利用 map/reduce 來實做一些 SQL功能，像是group by 03/16 21:20
→ Lordaeron:拿DHT 來做RDB 的事, 實在是天才才會想得到的. 03/16 21:35
→ Lordaeron:多了很多條魚的事. 03/16 21:35
→ olctw:問題在於 RDB 經常是效能瓶頸，但它已經是大部分人的直覺 ;) 03/16 21:40
→ Lordaeron:哪是需求的關係, 別將問題單純懶給DB. 03/16 22:12
→ Lordaeron:hadoop怎麼用,大陸有出書"Hadoop實戰技術手冊 陸嘉恒" 03/16 22:22
→ olctw:看來你有做過的樣子, 講一講吧 ;) 03/16 23:43
→ Lordaeron:不用講了, 書就在哪, 你自己去買一本回來看, 看有沒有 03/17 00:48
→ Lordaeron:你講的哪麼寬吧. 03/17 00:48
→ Lordaeron:哦, 不買也可以, 去書局翻也就好了. 03/17 00:49
→ carlcarl:他每次戰都叫別人提經驗 一輪到他自己就縮了~ 03/18 03:17
→ olctw:同意樓上 ;) 03/18 07:15