「MapReduceを使用したスケールでのデータ処理」

Data processing at scale using MapReduce

MapReduceと並列化の詳細な説明

現在の市場環境では、競争力を維持し、イノベーションを促進するために、組織はデータに基づいた意思決定に取り組む必要があります。その結果、膨大な量のデータが毎日収集されています。

データの永続化の課題は、広く利用可能かつ手頃な価格のクラウドストレージの普及により、大部分が解決されてきましたが、現代の組織は膨大な量のデータを効率的かつ効果的に処理することに依然として苦慮しています。

過去数十年にわたり、大規模なデータの処理の課題に対応するために、多くのプログラミングモデルが登場しました。その中でも、MapReduceは最も人気で効果的なアプローチの一つとして際立っています。

MapReduceとは何か

MapReduceは、2004年にGoogleでJeffrey DeanとSanjay Ghemawatによって最初に開発された分散プログラミングフレームワークであり、関数型プログラミングの基本的な概念に触発されました。彼らの提案は、マップとリデュースという2つのステップからなる並列データ処理モデルでした。

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簡単に言えば、マップステップは元のデータを小さなチャンクに分割し、個々のデータブロックに変換ロジックを適用できるようにします。データ処理は生成されたチャンク全体で並列に適用され、最終的にリデュースステップが処理されたブロックを集約/統合し、結果を呼び出し元に返します。

MapReduceアルゴリズムの動作原理

MapReduceアルゴリズムは2つのステッププロセスとして広く知られていますが、実際には3つの異なるステージから成り立っています。

1. マップ：この最初のステップでは、データが小さなチャンクに分割され、通常は処理ユニットのクラスターの一部である複数のノードに分散されます。作成された各チャンクは、マッパーに割り当てられます。マッパーへの入力は<キー、値>のセットです。データ（再び<キー、値>の形式）に対して処理が実行された後、マッパーは結果の出力を一時的なストレージに書き込みます。

例として、次の例を考えてみましょう。入力テキストはまず3つに分割されます…

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