IPA公式正解：ウ MapReduce
※ 正解はIPA公表の解答です。解説は当サイトが生成AIを用いて作成しています。誤りにお気づきの場合はお問い合わせください。
【解説】正解は選択肢【ウ】です。MapReduceは、大規模データを分散・並列処理するためのプログラミングモデルです。入力データからキーと値のペアを抽出・生成するMap処理と、同一キーをもつ中間データを集約・計算するReduce処理の2段階で処理を実行します。
【詳細解説】■ 本問の核心・解法のポイント
大量データの分散並列処理モデルであるMapReduceの特徴を問う問題です。MapReduceはGoogleによって提唱され、Apache Hadoop等に実装されたモデルで、処理を「Map（分割・抽出）」と「Reduce（集約・統合）」の2つのフェーズに分けることで、クラスタ環境での高度な並列分散処理を実現します。
・各選択肢の徹底解説：
・ア：2相コミットは、分散データベース環境においてトランザクションの原子性と一貫性を保証するために、準備要求（フェーズ1）とコミット要求（フェーズ2）の2段階で行う制御プロトコルです。
・イ：KVS（Key-Value Store）は、任意の保存したい値（Value）に対し、それを一意に識別するキー（Key）を対応させて保存するデータストアのモデルです。プログラミングモデルではありません。
・ウ：【選択肢ウ★】MapReduceは、入力データを分割して「キーと値」の中間ペアを生成するMapフェーズと、同じ中間キーをもつ値をまとめて集計・加工するReduceフェーズの2段階で実行するプログラミングモデルであり、正解です。
・エ：マルチスレッドは、単一のプロセス内で複数の実行コンテキスト（スレッド）を並行して動作させるオペレーティングシステムやプログラミングの実行形態です。
よって正解はウです。
