MapReduceとは？

MapReduceとは、大量データを多数のノードへ分割し、各ノードでキーと値の組を生成するMap処理、同じキーを集約するReduce処理の2段に分けて並列実行する分散処理モデル。開発者は分割・再実行・ノード障害への対処を意識せずに済む。

応用情報技術者試験の過去問では2回出題されています（2017年度〜2021年度）。

まっぷりでゅーす

応用情報技術者試験の頻出用語／テクノロジ系

MapReduceの意味

大量データを多数のノードへ分割し、各ノードでキーと値の組を生成するMap処理、同じキーを集約するReduce処理の2段に分けて並列実行する分散処理モデル。開発者は分割・再実行・ノード障害への対処を意識せずに済む。

数TBのアクセスログからURL別アクセス数を集計する場合、Mapで各行を(URL, 1)に変換し、シャッフルで同じURLを同一ノードへ集め、Reduceで合計する。100ノードなら理論上100分の1の時間で終わり、途中でノードが落ちてもそのタスクだけ再実行される。

中間結果をディスクに書くため反復計算（機械学習の学習ループなど）には遅く、そこはインメモリ処理系が担う。またReduce前のシャッフルでネットワーク転送が集中するので、ノードを増やせば必ず線形に速くなるわけではない。

Hadoopの説明はどれか。
正解：大規模なデータを分散処理するためのソフトウェアライブラリ
要点：Hadoopは大規模データを分散処理する基盤
Hadoopは大量のデータを多数のサーバに分散して蓄積・処理するためのオープンソースのソフトウェアライブラリ群である。分散ファイルシステムHDFSと、MapReduceに代表される分散処理の枠組みを中核とする。
出典：平成29年度秋期応用情報技術者試験午前問19（IPA）
Hadoopの説明はどれか。
正解：大規模なデータセットを分散処理するためのソフトウェアライブラリ
要点：Hadoopは大規模データを分散処理するOSS基盤
Hadoopは大規模データを多数のマシンに分散して蓄積・処理するためのオープンソースのソフトウェア基盤で、分散ファイルシステムHDFSと分散処理フレームワークMapReduceを中核とする。ビッグデータ処理の代表的な実装である。
出典：令和3年度春期応用情報技術者試験午前問20（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。