MapReduceは、大規模なデータセットをクラスタ環境で並列分散処理するためのプログラミングモデルです。処理は主に2つのフェーズに分かれます： 1. Map処理 : 入力データを分割して読み込み、キーと値のペア（キー/バリューペア）からなる中間データを生成・抽出します。 2. Shuffle & Reduce処理 : 同じ中間キーをもつ中間データを集約・グループ化し、それらの値を結合・集計・加工して最終結果を出力します。 分散データベース環境において、複数ノードにまたがるトランザクションの原子性（Atomicity）を保証するための合意プロトコルです。 Key-Value Storeの略であり、一意なキーと値のペアのみでデータを格納・高速取得するシンプルなNoSQLデータベースの構造・製品分類です。 一つのプロセス内で複数の実行スレッドを並行して走行させ、CPUコアを効率的に利用する並行処理技術です。中間キーの生成と集約という2段階処理モデルを指すものではありません。