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MapReduceとは？データ分析の基本概念をわかりやすく解説
MapReduceとは？
MapReduceは、大規模なデータ処理を可能にする分散処理フレームワークの一つです。Googleが2004年に発表したもので、現在では多くの企業や研究機関でも使用されています。
MapReduceの仕組み
MapReduceは、MapとReduceという二つの処理ステップからなります。
まず最初に、データを分割し、Mapステップに投入します。このステップでは、各分割されたデータに対して、あらかじめ定義された関数（マップ関数）を適用して、新しいキーと値のペアを生成します。
次に、Reduceステップには、Mapステップで生成されたキーと値のペアをグループ化し、あらかじめ定義された関数（リデュース関数）を適用して、最終的な結果を生成します。
MapReduceの特徴
MapReduceの特徴は、大量のデータを分散処理することができ、並列処理によって高速に処理することができる点にあります。また、MapReduceは、障害に強く、複数のノードで稼働するため、システム全体がダウンすることもありません。
MapReduceの応用例
MapReduceは、主に大規模なデータ処理に使われることが多いです。例えば、Googleでは、MapReduceを使ってWebページのインデックスを作成しています。また、Facebookでは、MapReduceを使って、ユーザーの友人関係を分析しています。
まとめ
MapReduceは、大規模なデータを高速に処理するための分散処理フレームワークです。Mapステップでデータを変換し、Reduceステップで処理結果を集約します。また、MapReduceは、並列処理によって高速に処理することができ、障害に強い点が特徴です。大量のデータ処理が必要な場面で活躍するツールの一つとなっています。