MapReduce是一种用于处理和生成大数据集的编程模型，它将任务分解为两个主要阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。这两个阶段共同协作完成大规模数据的高效处理。
在Map阶段，系统会将输入数据分割成小块，并分配给多个节点进行独立处理。每个节点执行相同的映射函数，将原始数据转换为键值对形式，便于后续操作。例如，在分析用户行为时，可以将每条记录转化为“用户ID-行为类型”的格式。
接着进入Reduce阶段，所有来自Map阶段的结果会被汇总到一起。Reduce函数会对这些结果进一步聚合与计算，最终输出处理后的数据。这一过程确保了即使面对海量信息也能快速得出结论。
通过这种分而治之的方式，MapReduce极大提升了大数据处理效率，成为现代云计算平台不可或缺的一部分。💡
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