1. 簡単に説明すると
- MapReduceは、大量のデータを分散処理する技術の一つである。
- 二つの主要なステップ、「Map」と「Reduce」から構成されている。
- これにより、計算量が多いタスクでも、多数のマシンで並列に処理することができる。
2. 詳細に説明すると
MapReduceはGoogleが開発した、大規模データ処理を効率的に行うためのプログラミングモデルです。その名前が示す通り、「Map」ステップと「Reduce」ステップの2つから構成されています。
「Map」ステップでは、入力データを一定のルールに従って「キー(key)」と「値(value)」のペアに変換します。この作業を多数のマシンで並列に行います。たとえば、ある文章内の単語の出現回数を数えるとき、Mapステップでは各単語をキーとし、その出現回数（この場合、1）を値とするペアを生成します。
次に、「Reduce」ステップでは、Mapステップで生成された同じキーを持つ全ての値を集め、それらを結合または集計します。先ほどの単語の出現回数の例では、同じ単語（キー）の出現回数（値）を全て足し合わせて、その単語の全体の出現回数を求めます。
このような2つのステップを組み合わせることで、MapReduceは大量のデータに対する複雑な処理を分散して行うことができます。これにより、膨大な量のデータでも高速に処理を行うことが可能となり、現代の大規模なデータ分析タスクに広く利用されています。
3. 具体例
具体例1
単純な例として、文章内の各単語の出現回数を計算するMapReduceのプログラムを考えてみましょう。
まず、Mapステップでは以下のような処理を行います。
def map_function(document):
for word in document.split(' '):
yield (word, 1)
この関数は文章を単語に分割し、各単語に対してペア（単語, 1）を生成します。
次に、Reduceステップでは以下のような処理を行います。
def reduce_function(word, values):
yield (word, sum(values))
この関数は同じ単語に対する全ての値（この場合、1）を受け取り、それらを合計してその単語の出現回数を求めます。
具体例2
もう少し複雑な例として、Webサーバーのログから特定の時間帯のアクセス数を計算するMapReduceのプログラムを考えてみましょう。
まず、Mapステップでは以下のような処理を行います。
def map_function(log_entry):
time_slot = log_entry.time // 3600
yield (time_slot, 1)
この関数はログエントリから時間帯（1時間ごとに区切ったもの）を抽出し、ペア（時間帯, 1）を生成します。
次に、Reduceステップでは以下のような処理を行います。
def reduce_function(time_slot, counts):
yield (time_slot, sum(counts))
この関数は同じ時間帯に対する全ての値（この場合、1）を受け取り、それらを合計してその時間帯のアクセス数を求めます。
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