我々は、メモリアドレス空間を共有するスレッド間の参照の局所性に着目し、そのようなスレッドのマルチコアプロセッサ上での時分割及び空間分割実行を集約的に制御できる、コア間時間集約スケジューラを提案している。提案スケジューラはマルチコアプロセッサの各プロセッサコア間で共有するキャッシュといったメモリの階層を活用し、プログラムの実行性能を向上させることを目的としている。本稿では、MapRdeuce 型プログラミングモデルのオープンソース実装である Hadoop のアプリケーションを、マルチコアプロセッサシステムで実行する際のノード内マルチスレッド処理における提案スケジューラの効果について評価する。TaskTracker が起動する map/reduce タスクの集約実行を制御することで実行性能の向上が観測できた。We have proposed Inter-Core Time Aggregation Scheduler which tries to utilize the locality of references between sibling threads, which share the same memory address space, on commodity multi-core processors. Our thread scheduler controls both time and space multiplexing of the sibling threads to utilize the cache shared by multiple processing Cores on a multi-core processor in enhancing the performance of multithread programs. In this paper, we evaluate the effect of our scheduler in executing Hadoop application on a commodity multi-core processor. We observed performance improvement by controlling the execution of map/reduce tasks under a TaskTracker.