編程模型
MapReduce是一種編程模型，主要用於處理大規模數據集的並行運算，適用於大數據處理。
MapReduce的核心思想是「移動計算而非數據」，意味著數據處理和分析在分散式集群上進行，減少了數據移動和傳輸的開銷。MapReduce的主要特點是其兩個核心階段：Map階段和Reduce階段。在Map階段，系統首先將大數據集分割成小塊，然後對每塊數據套用Map函式，Map函式將輸入數據轉換成鍵值對形式，並進行初步處理。在Reduce階段，系統對Map階段輸出的鍵值對進行合併和歸約處理，以得到最終結果。
MapReduce不僅是一個編程模型，還包含了一個並行計算的平台和軟體框架。它允許使用普通商用伺服器構建包含多個節點的分散式計算集群。這個框架提供了自動任務分配、數據分發、容錯處理等功能，大大簡化了分散式計算的開發和部署過程。
此外，MapReduce還提供了一個並行程式設計模型和方法，它借鑑了函式式程式語言Lisp的設計思想，使用Map和Reduce兩個函式來實現基本的並行計算任務，提供了抽象的操作和並行編程接口，使得大規模數據的編程和計算處理變得更加簡單方便。