MapReduceとは？まっぷりでゅーす
MapReduceとは、大量データの処理を、各ノードが担当分から中間結果のキーと値の組を作るMap段階と、同じキーの組を集めて集約するReduce段階の2つに限定した計算モデル。ノード間のやりとりをキーによる振り分けだけに絞ることで、台数を増やして処理時間を縮められる。
最終更新：2026-10-06
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単一機の性能で足りない規模では分散させるしかないが、ノード障害・データ配置・再実行をアプリケーションごとに書いていては開発が成立しない。計算を2種類の関数に制限し、分散と再実行を基盤側の責務へ押し込んだのがこのモデルで、書ける処理の幅を狭める代わりに大規模並列を扱いやすくした。
具体例
Googleが分散ファイルシステム上の索引作成のために発表し、Apache Hadoopがオープンソース実装として広めた。アクセスログの集計なら、Mapで「URL→1」を出力し、Reduceで同一URLの件数を合計する。
試験での引っ掛け
Mapの出力がそのままReduceへ渡ると誤解しやすいが、実際は同じキーを集めるシャッフル・ソートを挟み、ここがネットワーク負荷の山になる。またバッチ処理向けのモデルであって、対話的な低遅延処理やストリーム処理の仕組みではない。
関連用語
出た過去問
出典：令和7年度 春期 システムアーキテクト試験 午前Ⅱ 問4（IPA）
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・参考
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。