MapReduceでググたら、下記の説明文が出てきました： MapReduce（マップリデュース）は、コンピューター機器のクラスター上での巨大なデータセットに対する分散コンピューティングを支援する目的で、Googleによって2004年に導入されたプログラミングモデルである。 分散コンピュータリング処理のことらしい。実際どんなふうに分散するでしょうか？ 下の図がとてもわかりやすく説明できていると思います。 ※From ITMedia やりたいこととしては、Inputを処理して、Outputを出したい。 その手順は下記のイメージ： ①Inputを分割して、複数のworkerにアサインする(Readステップ) ②それぞれのworkerが決められたルールで自分をのnputをさらに分割する(Mapステップ) ③Mapステップで処理した結果をもらって、複数のworkerがOutputをだすために処理を行う(Reduceステップ) ④Reduceで処理した内容をOutputに変換する(Writeステップ) この処理フローは順次実行のプログラムより複雑のように見えますが、 ビッグデータを処理する際は、この処理フローを使うと、複数のスレッドまたはサーバに分散＆並列処理ができます。 ※MapとReduceのロジックだけ考えればいい http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/0807/08/news119.html https://ja.wikipedia.org/wiki/MapReduce
