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[Day34] 하둡과 스파크를 알아보자AIFFEL Life 2020. 12. 15. 16:45
요즘은 별로 주목을 받지 못하는 것 같지만, AI라는 키워드가 유행하기 직전까지 빅데이터가 정말 핫한 키워드였는데요. 그때 빅데이터 시스템을 구축하려면 하둡 혹은 스파크에다가 만들어야 하는 것처럼 엄청 유명했던 용어죠. 하둡과 스파크를 이해하는데 도움이 될 만한 글들을 공유합니다.
1. [공모전 수상작] 쌀 한가마니 속 쌀알의 개수는?
m.post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=10165636&memberNo=608322
2. MapReduce
en.wikipedia.org/wiki/MapReduce
3. Split-Apply-Combine Strategy for Data Mining
medium.com/analytics-vidhya/split-apply-combine-strategy-for-data-mining-4fd6e2a0cc99
4. MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters (Paper)
static.googleusercontent.com/media/research.google.com/ko//archive/mapreduce-osdi04.pdf
5. MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters (Slides)
research.google.com/archive/mapreduce-osdi04-slides/index.html
6. "하둡을 제압한 빅데이터 플랫폼" 아파치 스파크란 무엇인가
www.itworld.co.kr/insight/147556
7. collections — Container datatypes
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