MapReduceとは？
MapReduceとは、大量データを、各ノードで部分処理して中間結果（キーと値の組）を出すMap段階と、同じキーの中間結果を集めて集約するReduce段階の2段階に分けて分散処理する計算モデル。
システムアーキテクト試験の過去問では1回出題されています。
まっぷりでゅーす
MapReduceの意味
大量データを、各ノードで部分処理して中間結果（キーと値の組）を出すMap段階と、同じキーの中間結果を集めて集約するReduce段階の2段階に分けて分散処理する計算モデル。
MapReduceの具体例
大量のアクセスログから、Mapで「URL→1」を出力し、Reduceで同一URLの件数を合計する。
MapReduceは試験でどう引っ掛けられる？
Mapの出力がそのままReduceへ渡ると誤解しやすい。実際は同じキーの中間結果を集めるシャッフル・ソートを挟んでからReduceへ渡る。またMapReduceは大量データのバッチ処理向けで、対話的な低遅延処理やリアルタイム処理の仕組みではない。
MapReduceと関連する用語
MapReduceが出た過去問
大量のデータを並列に処理するために，入力データから中間キーと値との組みを生成する処理と，同じ中間キーをもつ値を加工する処理との2段階で実行するプログラミングモデ…
正解：MapReduce
要点：MapとReduceの2段階で大量データを分散処理するモデル
MapReduceは、入力データを分割して各ノードで中間キーと値の組を生成するMap処理と、同じ中間キーをもつ値を集めて集約・加工するReduce処理の2段階で大量データを分散並列処理するプログラミングモデルである。処理を分割・再実行できる形に定式化することで、多数のノードへのスケールアウトと障害時の再処理が容易になる。
出典：令和7年度 春期 システムアーキテクト試験 am2 問4（IPA）
最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。 過去問の出典は各問題に記載のとおりです。