MapReduce
それぞれのMap処理は、他のMap処理と完全独立であり、理論的に全て並列実行することができる(実際には、データソースやCPUの数により制限がかかる)。続くReduceステップでは、Mapステップでの処理結果がキーごとにまとめられてReduce処理に送られることになるが、これも同様に並列処理が可能である。
MapReduce による一連の処理は、逐次実行アルゴリズムと比較してしばしば非効率にみえるが、MapReduce は一般の汎用サーバが取り扱うことが可能なデータ量をはるかに超える大きなデータセットに対しても適用することができる。多数のサーバを持っていれば、MapReduce を使いペタバイト級のデータの並べ替えをわずか数時間で行うことも可能である。
また、処理が並列的であることで、複数あるサーバやストレージの一部に障害が起こり、Map処理やReduce処理が実行できないノードが発生した場合でも、入力データがまだ利用可能である場合は、処理を再スケジュールして実行させることが可能となる。これにより、障害に対して、しばしば処理継続中のリカバリーが可能になる。
Google
BigTable
エラー忘却型コンピューティング
Hadoop