This document describes code for a data sucka tool that retrieves crisis data from multiple sources including Ushahidi, ReliefWeb, and GDELT, transforms it into a common format, and returns the data. The code defines classes for each data source that implement functions for retrieving data from the source's API, transforming it to match a CrisisNET schema, and returning the data. It retrieves data
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
Apache Hadoop プロジェクトでは、信頼性の高いスケーラブルな分散コンピューティングのためのオープンソースソフトウェアを開発しています。Hadoop には以下のサブプロジェクトがあります。 Hadoop Common: Hadoop のほかのサブプロジェクトをサポートする共通のユーティリティです。 Avro: 各種スクリプト言語に動的に組み込み可能なデータ直列化システムです。 Chukwa: 大規模分散システムを管理するためのデータ収集システムです。 HBase: 巨大テーブル用の構造化データストレージをサポートするスケーラブルな分散データベースです。 HDFS: アプリケーションデータに対して高いスループットでのアクセスを可能にする分散ファイルシステムです。 Hive: データ・サマライゼーションやアドホックなクエリー操作を可能にするデータウェアハウス・インフラストラクチャです
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