分散システム処理モデルに関する動向について（MapReduceからBorgまで）
詳細については後述しますが、MapReduceの処理モデルは、上記の通り各区分ごとにそれぞれ単純化（限定）されたモデルであったと言えます。 また、MapReduceの関数プログラミングおよびグラフ的な特徴も合わせて以下に整理してみます。 関数プログラミング的な特徴 MapおよびReduceフェーズは、それぞれ関数型プログラミングのMapおよびReduce処理をモデル化したものです。MapReduceは、参照透過性がある純粋な関数処理と言えます。参照透過性とは入力により出力が一意に決まる性質のことです。言い換えればMapReduceの処理は、大域などの処理に影響する外部の環境は持たず、内部的にも静的な一時変数などの状態も持たないことを意味します。 純粋な関数処理は複数の処理が同時に実行されても他の並列に動作している処理の状態には左右されないため、この参照透過性は並列化に向いている性質がありま
MapReduceは「ゆっくり死んでいく」、Hadoop開発者のカッティング氏
オープンソースソフトウエア（OSS）の分散データ処理ソフト「Hadoop」が、大きな変貌を遂げ始めている。バッチ処理だけでなく、SQLクエリーを使ったインタラクティブ分析やインメモリー処理、機械学習処理などへと適用領域を広げているからだ。Hadoopのオリジナル開発者であるダグ・カッティング氏は、「新しい時代が始まった」と語る。 現在のHadoopの状況をどのように見ているか？ 同じような機能を備えたコンポーネントが複数提案されるなど重複はあるが、技術開発は非常に高速に進んでいる。（米Apacheソフトウエア財団が2013年10月に正式版をリリースした）スケジューラーの「YARN」によって、（Hadoopのストレージシステムである）「HDFS」の上に、様々なテクノロジーを共存できるようになったことが大きい。私が特に驚いているのは、（DAG：Directed Acyclic Graph＝有向
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