Kotlinで計算集約型タスクを最適化する設計例と実践法

Kotlinはシンプルでモダンなプログラミング言語として、Androidアプリ開発で広く知られていますが、サーバーサイドやデータ処理、計算集約型タスクにも非常に適しています。特に計算集約型タスクは、膨大なデータを処理したり、高度な演算を繰り返すプログラムで頻繁に求められます。

こうしたタスクでは処理速度がプロジェクトの成功を左右することが多く、効率的なコード設計が求められます。Kotlinにはコルーチンや並列処理、スレッドプールといった強力なツールが用意されており、これらを活用することでパフォーマンスを最大化できます。

本記事では、Kotlinで計算集約型タスクをどのように設計・最適化するかについて具体例を交えながら解説します。Kotlinならではの機能を駆使し、プログラムをより高速かつスケーラブルにする方法を学んでいきましょう。

計算集約型タスクとは何か

計算集約型タスクとは、CPUの処理能力を多く必要とするタスクのことを指します。これには、大量のデータ解析、科学計算、機械学習モデルのトレーニング、画像・音声処理などが含まれます。計算集約型タスクでは、計算処理が主なボトルネックとなり、I/O待ち時間はほとんど発生しません。

Kotlinはシンプルでありながら、並列処理や非同期処理を簡潔に記述できるため、計算集約型タスクの効率化に向いています。特にコルーチンやマルチスレッドを活用することで、CPUの使用率を最大限に引き上げ、処理時間を短縮できます。

Kotlinを使用するメリットは、Java仮想マシン（JVM）の上で動作するため、多くの既存ライブラリやフレームワークとの互換性が高い点です。また、Kotlinの簡潔な構文により、複雑な計算ロジックも読みやすく、保守性が向上します。

次のセクションでは、Kotlinの強力な並列処理機能について掘り下げ、どのように計算集約型タスクを効率化できるかを詳しく見ていきます。

Kotlinの並列処理とコルーチンの基礎

Kotlinで計算集約型タスクを効率的に処理するための中心的な機能がコルーチンです。コルーチンは、スレッドよりも軽量で非同期処理を簡潔に記述できる仕組みです。従来のスレッドベースのプログラミングと比べて、少ないリソースで大規模な並列処理を実現できます。

コルーチンの基本概念

コルーチンは「中断可能な関数」であり、処理の途中で停止し、後から再開することができます。この機能により、スレッドのブロッキングを防ぎ、リソースを効率的に活用できます。
以下は、基本的なコルーチンの例です。

import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
    launch {
        delay(1000L)
        println("Task 1")
    }
    launch {
        delay(500L)
        println("Task 2")
    }
    println("Main task")
}

このコードでは、launch関数を使って2つの非同期タスクを生成しています。delay関数でタスクを一時停止しつつ、他の処理が並行して進む仕組みです。結果として、「Main task」が即座に表示され、続いて「Task 2」と「Task 1」が順に表示されます。

並列処理の利点

計算集約型タスクでは、CPUのリソースを最大限に活用することが重要です。コルーチンを使えば、複数の計算タスクを同時に実行し、タスクが完了するまでの時間を短縮できます。

例えば、データ解析処理やシミュレーションでは、多くの独立した計算が必要になります。コルーチンを利用することで、これらの計算を並列で処理し、全体の処理時間を大幅に削減できます。

次は、実際に計算タスクを最適化する具体的な設計例を紹介します。

並列処理を使ったタスクの最適化設計

計算集約型タスクの最適化には、並列処理を活用することが不可欠です。Kotlinでは、コルーチンとスレッドを組み合わせて効率的に並列タスクを設計できます。特に、計算が独立している場合やデータが分割可能な場合、並列処理を用いることで処理時間を劇的に短縮できます。

並列タスク設計の流れ

タスクの分解 – 処理を複数のサブタスクに分割します。
コルーチンの起動 – 各サブタスクを独立したコルーチンで実行します。
結果の集約 – 各コルーチンの結果を集約し、最終的な処理結果を生成します。

具体例: 大量の数値計算を並列処理で実装

次の例では、1から100万までの数値の合計を並列で計算します。

import kotlinx.coroutines.*
import kotlin.system.measureTimeMillis

fun main() = runBlocking {
    val time = measureTimeMillis {
        val result = calculateSumParallel()
        println("Sum: $result")
    }
    println("Completed in $time ms")
}

suspend fun calculateSumParallel(): Long = coroutineScope {
    val range = 1L..1_000_000L
    val chunkSize = range.count() / 4  // 4分割して並列実行
    val deferred = List(4) { i ->
        async {
            val start = i * chunkSize + 1
            val end = if (i == 3) range.last else (i + 1) * chunkSize
            (start..end).sum()
        }
    }
    deferred.awaitAll().sum()
}

コードの解説

async を使用して非同期タスクを並列で実行しています。
データを4分割し、それぞれの範囲を別々のコルーチンで計算しています。
awaitAllで全てのタスクが終了するのを待ち、結果を集約しています。

このアプローチにより、大量の計算が必要な場合でもCPUのマルチコアを活用し、処理速度を飛躍的に向上させることができます。

ポイント

タスクの分割粒度を適切に設定することで、オーバーヘッドを抑えられます。
並列処理するタスクが独立していることを確認し、競合が発生しないようにします。
coroutineScope を使用することで、例外発生時にすべての子コルーチンがキャンセルされるため、安全に並列処理を管理できます。

次は、スレッドプールを活用してさらに効率的にタスクを管理する方法について解説します。

スレッドプールの活用方法

計算集約型タスクを効率的に処理するためには、スレッドプールの活用が欠かせません。スレッドプールを使用すると、一定数のスレッドを再利用しながら並列処理を行うため、リソースの浪費を防ぎつつ、スループットを最大化できます。

KotlinではDispatchersを使用してスレッドプールを簡単に構築でき、コルーチンと組み合わせて柔軟に並列タスクを処理できます。

スレッドプールの基本概念

スレッドプールは「必要な時に新しいスレッドを作る」のではなく、「あらかじめ作成したスレッドを使い回す」という仕組みです。これにより、スレッドの生成・破棄に伴うオーバーヘッドを削減し、高速な処理が可能になります。

Kotlinでは以下のようなスレッドプールが利用可能です。

Dispatchers.Default：CPU集約型タスク向け。スレッド数はCPUコア数に依存。
Dispatchers.IO：I/Oタスク向け。多くのスレッドが生成される。
Dispatchers.Unconfined：スレッドプールを使用せず、その場で実行。

スレッドプールを活用した具体例

以下は、スレッドプールを使用して計算集約型タスクを並列で実行する例です。

import kotlinx.coroutines.*
import kotlin.system.measureTimeMillis

fun main() = runBlocking {
    val time = measureTimeMillis {
        val result = withContext(Dispatchers.Default) {
            parallelCalculation()
        }
        println("Result: $result")
    }
    println("Completed in $time ms")
}

suspend fun parallelCalculation(): Long = coroutineScope {
    val deferredResults = List(4) {
        async(Dispatchers.Default) {
            performHeavyCalculation(it)
        }
    }
    deferredResults.awaitAll().sum()
}

fun performHeavyCalculation(index: Int): Long {
    val start = index * 250_000L + 1
    val end = start + 250_000
    return (start until end).sum()
}

コードの解説

withContext(Dispatchers.Default) を使用して、CPU集約型の処理をスレッドプールで並列実行しています。
計算タスクを4分割し、それぞれの処理をasyncで非同期的に並列化しています。
awaitAll で各計算結果を集約し、合計を算出しています。

スレッドプールを活用するメリット

効率的なスレッド管理：必要以上にスレッドを生成せず、メモリ消費を抑えられます。
スループットの向上：スレッド生成・破棄のコストを削減し、タスクの実行速度を向上させます。
リソースの最大活用：CPUのコア数を意識したスレッド割り当てが可能です。

注意点

スレッド数を過剰に増やしすぎると、かえってパフォーマンスが低下する可能性があります。
Dispatchers.Defaultは計算集約型タスクに最適ですが、I/O処理にはDispatchers.IOを使う方が適しています。
計算タスクが小さすぎる場合、スレッドプールのオーバーヘッドが逆効果になることがあります。

次は、メモリ管理とガベージコレクション（GC）を最適化する方法について解説します。

メモリ管理とGCの最適化

計算集約型タスクでは、CPUだけでなくメモリ管理も重要な要素です。効率的なメモリ使用とガベージコレクション（GC）の最適化により、タスクの処理速度が大幅に向上します。KotlinはJVM上で動作するため、JVMのGCに依存しますが、適切にメモリ管理を行うことでパフォーマンスを引き出せます。

メモリ消費が増大する原因

計算タスクでは、次のような原因でメモリ消費が増大しやすくなります。

不要なオブジェクトの生成 – 繰り返しループ内でオブジェクトを生成し続ける場合。
長時間参照が維持されるオブジェクト – コレクションやキャッシュの過剰な使用。
大規模データセットの処理 – リストや配列などの大量のデータがメモリを圧迫。

メモリ使用量の削減方法

Kotlinでメモリ使用量を最適化するための具体的な方法を見ていきましょう。

1. 不要なオブジェクトの生成を避ける

不要なオブジェクトを繰り返し生成する代わりに、既存のオブジェクトを再利用します。

例：ループ内でのオブジェクト生成の改善

fun calculateSum(list: List<Int>): Long {
    var sum = 0L
    for (i in list) {
        sum += i
    }
    return sum
}

→ オブジェクト生成を伴わず、ループで直接加算処理を行うシンプルな方法です。

2. 大量のデータはシーケンスを活用

KotlinのSequenceを使うと、遅延処理によりメモリの消費を抑えられます。

例：シーケンスを使用した遅延処理

val result = (1..1_000_000)
    .asSequence()
    .map { it * 2 }
    .filter { it % 3 == 0 }
    .sum()

→ 全データを一度に保持せず、1つずつ処理するためメモリ消費が少なくなります。

3. 大規模データ処理ではチャンク単位で処理

大規模なリストや配列を処理する際は、チャンク（塊）ごとにデータを処理する方法が有効です。

val list = List(1_000_000) { it }
val chunkedSum = list.chunked(100_000) { chunk ->
    chunk.sum()
}.sum()

→ データを細かく分けて処理することで、メモリ消費を平準化します。

ガベージコレクション（GC）最適化のポイント

GC頻度を減らす：不要なオブジェクトを早めに解放し、GCの負担を軽減します。
一時変数の寿命を短く：スコープを限定して変数のライフサイクルを短縮します。
オブジェクトプールの利用：再利用可能なオブジェクトをプールし、新規生成を抑えます。

オブジェクトプールの例

val pool = ArrayDeque<String>()

fun getFromPool(): String {
    return pool.removeFirstOrNull() ?: "New String"
}

fun returnToPool(item: String) {
    pool.add(item)
}

→ 一度使用した文字列を再利用し、新規オブジェクトの生成を抑える設計です。

まとめ

メモリ消費を抑えることで、計算処理の安定性が向上します。
Sequenceやchunkedを活用して、大量のデータ処理を効率化します。
ガベージコレクションの負担を軽減し、スムーズな並列処理を実現します。

次は、高速化のためのアルゴリズム選定について掘り下げていきます。

高速化のためのアルゴリズム選定

計算集約型タスクでは、アルゴリズムの選定が処理速度に大きく影響します。効率的なアルゴリズムを使用することで、処理時間を劇的に短縮でき、CPUリソースを最適に活用できます。Kotlinは関数型プログラミングの特性を持ち、柔軟なアルゴリズム設計が可能です。

アルゴリズム選定のポイント

計算量の見積もり – アルゴリズムの計算量（ビッグオー記法）を把握し、最も効率的なものを選びます。
データサイズに応じた選定 – 小規模データと大規模データで適切なアルゴリズムを使い分けます。
並列化可能なアルゴリズム – 並列処理や分散処理に適したアルゴリズムを優先します。

よく使われる高速アルゴリズムの例

1. ソートアルゴリズム

データの並べ替えは多くの計算タスクで求められます。適切なソートアルゴリズムを選ぶことが重要です。

クイックソート（平均 O(n log n)） – 一般的な高速ソート。
マージソート（O(n log n)） – 安定性が求められる場面で有効。
挿入ソート（O(n²)） – 小規模データに適しており、実装が簡単。

Kotlinでのソート例

val list = listOf(8, 3, 7, 4, 1)
val sortedList = list.sorted()
println(sortedList)  // [1, 3, 4, 7, 8]

2. 探索アルゴリズム

データ内の要素を検索する際も、高速なアルゴリズムを選ぶ必要があります。

二分探索（O(log n)） – ソート済みリストで高速検索が可能。
ハッシュ探索（O(1)） – ハッシュテーブルを用いると、ほぼ一定時間で探索可能。

二分探索の例

val list = listOf(1, 3, 4, 7, 8)
val found = list.binarySearch(4)
println(found)  // 2（インデックス）

3. グリーディ法と動的計画法

グリーディ法 – 局所的に最適な解を選ぶことで、全体の最適解を目指します。（例：ナップサック問題）
動的計画法（O(n²)） – 問題を部分問題に分割し、解を蓄積しながら進める方法です。（例：最長共通部分列）

動的計画法の例：フィボナッチ数列

fun fibonacci(n: Int): Long {
    val dp = LongArray(n + 1)
    dp[0] = 0
    dp[1] = 1
    for (i in 2..n) {
        dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]
    }
    return dp[n]
}
println(fibonacci(50))  // 12586269025

並列処理に適したアルゴリズム

計算タスクを複数のスレッドやコルーチンで並列化することで、高速化が可能です。

マップリデュース – データを分割し並列で処理し、最後に集約するアルゴリズム。
分割統治法 – 問題を小さな部分に分けて並列処理することで、効率的に解決します。

分割統治法の例：並列でリストの合計を計算

import kotlinx.coroutines.*

suspend fun parallelSum(list: List<Int>): Int = coroutineScope {
    if (list.size <= 1000) {
        return@coroutineScope list.sum()
    }
    val mid = list.size / 2
    val left = async { parallelSum(list.subList(0, mid)) }
    val right = async { parallelSum(list.subList(mid, list.size)) }
    left.await() + right.await()
}

アルゴリズム選定のベストプラクティス

データ量が少ない場合 – シンプルなアルゴリズム（挿入ソートなど）で十分。
大量データの場合 – 計算量が少なく、並列処理に適したアルゴリズムを使用。
リアルタイム処理 – 計算量がO(1)やO(log n)の高速アルゴリズムを優先。

次は、マルチスレッド環境でのデバッグ手法について解説します。

マルチスレッド環境でのデバッグ手法

マルチスレッドやコルーチンを使った並列処理は、計算集約型タスクの高速化に有効ですが、デバッグの難易度が高いという課題があります。複数のスレッドが同時に動作するため、予期しない競合状態（レースコンディション）やデッドロックが発生する可能性があるためです。ここでは、Kotlinで並列処理をデバッグするための実践的な手法を紹介します。

並列処理のデバッグの難しさ

非決定性：スレッドの実行順序が毎回異なるため、バグの再現が難しい。
レースコンディション：複数のスレッドが同時に同じリソースにアクセスし、不整合が生じる。
デッドロック：複数のスレッドが互いにリソースを待ち合うことで停止状態に陥る。

デバッグの基本戦略

ログの活用
スレッドの状態を可視化
同期処理を明示的に設計
ツールを活用したデバッグ

1. ログを活用してスレッドの流れを追う

並列処理では、どのスレッドがいつ実行されているのかを可視化することが重要です。printlnやLoggerを使って、スレッドの状態を記録しましょう。

import kotlinx.coroutines.*

fun main() = runBlocking {
    launch(Dispatchers.Default) {
        repeat(5) {
            println("Task 1 - Iteration $it on ${Thread.currentThread().name}")
            delay(500L)
        }
    }
    launch(Dispatchers.Default) {
        repeat(5) {
            println("Task 2 - Iteration $it on ${Thread.currentThread().name}")
            delay(300L)
        }
    }
}

出力例

Task 1 - Iteration 0 on DefaultDispatcher-worker-1
Task 2 - Iteration 0 on DefaultDispatcher-worker-2
Task 2 - Iteration 1 on DefaultDispatcher-worker-2
Task 1 - Iteration 1 on DefaultDispatcher-worker-1

スレッド名を記録することで、どのスレッドがどのタイミングで実行されているかが明確になります。

2. スレッドダンプで状態を確認する

デッドロックや無限ループが発生した場合、スレッドダンプを取得してスレッドの状態を確認します。Kotlin/JVMでは、次の方法でスレッドダンプを取得できます。

Thread.getAllStackTraces().forEach { (thread, stackTrace) ->
    println("Thread: ${thread.name}")
    stackTrace.forEach { println(it) }
}

これにより、すべてのスレッドのスタックトレースが表示され、デッドロックしている箇所を特定できます。

3. 同期処理を明示的に設計する

レースコンディションを防ぐには、同期処理を適切に設計する必要があります。synchronizedブロックやMutexを使用して、同時アクセスを防ぎましょう。

import kotlinx.coroutines.*
import kotlinx.coroutines.sync.Mutex
import kotlinx.coroutines.sync.withLock

val mutex = Mutex()
var counter = 0

suspend fun increment() {
    mutex.withLock {
        counter++
        println("Counter: $counter by ${Thread.currentThread().name}")
    }
}

fun main() = runBlocking {
    repeat(100) {
        launch(Dispatchers.Default) {
            increment()
        }
    }
}

Mutexを使うことで、複数のスレッドが同時に同じ変数にアクセスすることを防ぎます。

4. デバッグツールの活用

IntelliJ IDEAのデバッガ：Kotlinで最も使われるIDEであり、スレッドごとのステップ実行が可能です。ブレークポイントをスレッドごとに設定し、処理の流れを確認できます。
VisualVM：JVMプロファイラでスレッドの状態をリアルタイムで確認できます。スレッドダンプの取得やCPU使用率の確認が可能です。
Coroutines Debug：Kotlinコルーチン専用のデバッグツール。Debug Probesを有効化することで、コルーチンの状態が可視化されます。

コルーチンのデバッグ有効化例

System.setProperty("kotlinx.coroutines.debug", "on")

デバッグのベストプラクティス

問題が発生する処理の最小構成を用意し、再現性を高める。
非同期処理は小さく区切り、小さな単位でテストを行う。
withTimeoutを使用して、処理が長引いた場合に強制的にタイムアウトを発生させる。

withTimeout(1000L) {
    // タスクが1秒以内に終わらなければキャンセル
}

次は、計算タスクの分散処理について解説します。

計算タスクの分散処理

大規模な計算集約型タスクを効率的に処理するには、分散処理の導入が不可欠です。KotlinはJVM上で動作するため、Javaの分散処理ライブラリやフレームワークとシームレスに連携できます。分散処理を行うことで、複数のマシンやプロセスでタスクを分担し、処理速度を飛躍的に向上させることが可能です。

分散処理のメリット

処理速度の向上 – 大規模な計算を複数のノードで並列に処理し、処理時間を短縮します。
スケーラビリティ – 処理量が増えても、ノードを追加するだけで対応できます。
耐障害性 – 一部のノードが停止しても、他のノードが処理を継続できます。

分散処理の基本設計

分散処理では、タスクを小さな処理単位に分割し、各ノードに割り振ります。最終的に各ノードの処理結果を集約し、最終的な出力を生成します。

基本的な分散処理フロー

データ分割 – 処理するデータを複数のチャンクに分割。
タスク配布 – 各ノードにタスクを割り振る。
並列実行 – 各ノードが独立して処理を実行。
結果集約 – 各ノードの結果を収集し、最終結果を生成。

Kotlinでの分散処理の実装例

次に、Kotlinで分散処理を簡単に実装する例を示します。今回は、Ktorを使ってREST APIを利用した分散処理を行います。

例：APIを用いた分散処理

複数のノードがHTTPリクエストを受け付けて計算処理を行い、結果を集約するシンプルな分散システムを構築します。

サーバーノードの実装例

import io.ktor.application.*
import io.ktor.response.*
import io.ktor.routing.*
import io.ktor.server.engine.*
import io.ktor.server.netty.*

fun main() {
    embeddedServer(Netty, port = 8080) {
        routing {
            get("/calculate") {
                val result = performHeavyCalculation()
                call.respondText("Result: $result")
            }
        }
    }.start(wait = true)
}

fun performHeavyCalculation(): Long {
    return (1..1_000_000L).sum()
}

クライアントノードの実装例

import io.ktor.client.*
import io.ktor.client.request.*
import kotlinx.coroutines.*

suspend fun main() {
    val client = HttpClient()
    val urls = listOf("http://localhost:8080/calculate", "http://localhost:8081/calculate")
    val results = urls.map { url ->
        async {
            client.get<String>(url).split(":")[1].trim().toLong()
        }
    }.awaitAll()
    println("Total sum: ${results.sum()}")
}

コードの説明

サーバーノードは/calculateエンドポイントで計算処理を行います。
クライアントノードは複数のサーバーにリクエストを送り、各ノードの計算結果を集約します。
並列処理でリクエストを同時に送り、処理時間を短縮しています。

分散処理で使用するライブラリ

Apache Kafka – 大規模データのストリーム処理を分散環境で実現。
Hazelcast – インメモリ分散データストアで、高速なデータ処理が可能。
Spark（Kotlin for Apache Spark） – 大規模データセットの分散処理に最適。
Ktor – Kotlin製の軽量なHTTPフレームワークで、APIを通じた分散処理が可能。

分散処理の課題と対策

データの分散方法 – データの分散が均等でないと、特定のノードに負荷が集中します。→ ハッシュやシャーディングで均等に分割します。
通信遅延 – ネットワーク遅延が処理速度を低下させる場合があります。→ ローカル処理を優先し、必要な部分だけ分散処理を行います。
障害時のリカバリ – 一部のノードが停止した場合、処理が中断されます。→ 冗長構成や再送機能を導入して耐障害性を高めます。

分散処理の実装例（マップリデュース）

次は、計算処理をマップリデュース方式で実装する例です。

fun main() = runBlocking {
    val list = (1..1_000_000).toList()
    val chunked = list.chunked(100_000)

    val results = chunked.map { chunk ->
        async(Dispatchers.Default) {
            chunk.sum()
        }
    }.awaitAll()

    println("Total sum: ${results.sum()}")
}

この方法では、データを10万個ずつ分割して並列で合計を計算します。結果を集約することで大規模なデータ処理が可能になります。

次は、本記事のまとめに入ります。

まとめ

本記事では、Kotlinを活用して計算集約型タスクを最適化する方法について解説しました。コルーチンやスレッドプール、分散処理などの技術を駆使することで、処理速度の向上やリソースの有効活用が可能になります。

特に以下のポイントが重要です：

コルーチンを使った非同期・並列処理の設計
スレッドプールによる効率的なタスク管理
メモリ管理とGC最適化で安定した処理を実現
アルゴリズム選定による計算の高速化
マルチスレッドのデバッグ手法を活用して、安定した並列処理を設計
分散処理で大規模データやタスクを複数ノードで効率的に処理

Kotlinの強力な機能を最大限に活用し、複雑な計算タスクをスムーズに処理するための設計力を磨きましょう。今後のプロジェクトで役立つ知識として、ぜひ取り入れてみてください。

Kotlinで計算集約型タスクを最適化する設計例と実践法

計算集約型タスクとは何か

Kotlinの並列処理とコルーチンの基礎

コルーチンの基本概念

並列処理の利点

並列処理を使ったタスクの最適化設計

並列タスク設計の流れ

具体例: 大量の数値計算を並列処理で実装

コードの解説

ポイント

スレッドプールの活用方法

スレッドプールの基本概念

スレッドプールを活用した具体例

コードの解説

スレッドプールを活用するメリット

注意点

メモリ管理とGCの最適化

メモリ消費が増大する原因

メモリ使用量の削減方法

1. 不要なオブジェクトの生成を避ける

2. 大量のデータはシーケンスを活用

3. 大規模データ処理ではチャンク単位で処理

ガベージコレクション（GC）最適化のポイント

オブジェクトプールの例

まとめ

高速化のためのアルゴリズム選定

アルゴリズム選定のポイント

よく使われる高速アルゴリズムの例

1. ソートアルゴリズム

2. 探索アルゴリズム

3. グリーディ法と動的計画法

動的計画法の例：フィボナッチ数列

並列処理に適したアルゴリズム

分割統治法の例：並列でリストの合計を計算

アルゴリズム選定のベストプラクティス

マルチスレッド環境でのデバッグ手法

並列処理のデバッグの難しさ

デバッグの基本戦略

1. ログを活用してスレッドの流れを追う

2. スレッドダンプで状態を確認する

3. 同期処理を明示的に設計する

4. デバッグツールの活用

デバッグのベストプラクティス

計算タスクの分散処理

分散処理のメリット

分散処理の基本設計

基本的な分散処理フロー

Kotlinでの分散処理の実装例

例：APIを用いた分散処理

コードの説明

分散処理で使用するライブラリ

分散処理の課題と対策

分散処理の実装例（マップリデュース）

まとめ

コメント

コメントする コメントをキャンセル

コメントするコメントをキャンセル