MapReduce的作用主要是進行大規模數據集的並行運算。
MapReduce是一種編程模型，包括Map（映射）和Reduce（歸約）兩個主要概念，這些概念源自函式式程式語言和矢量程式語言。Map函式負責將輸入數據集的每個元素（記錄）映射為一系列鍵值對，這些鍵值對通常包括一個或多箇中間鍵和與之相關聯的值，這個過程涉及對輸入數據的初步處理，以便將數據分組和排序以供後續的歸約操作使用。Reduce函式則負責接收來自Map函式的中間結果，並對這些中間結果進行分組、排序和進一步的聚合操作，如計數、求和、平均值、最大值、最小值等，以生成最終的結果。
MapReduce模型具有並行處理、容錯性和可擴展性等優勢，使其適用於大數據處理任務。它簡化了分散式並行編程的過程，使得即使是沒有分散式編程經驗的編程人員也能輕鬆地將程式運行在分散式系統上。此外，MapReduce還具有良好的擴展性，可以通過增加機器來擴展計算能力；高容錯性，可以部署在廉價的PC機器上，並且能夠自動處理節點故障；以及適合處理PB級以上的海量數據，能夠利用上千台伺服器集群進行並發處理，提供強大的數據處理能力。