MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和相关实现，由Google提出并广泛应用于分布式系统中。它通过将任务分解为两个主要阶段——Map（映射）和Reduce（归约），高效地完成海量数据的并行计算。💡

在Map阶段，输入数据被分割成多个小块，每个块由一个Map任务独立处理，生成中间键值对。接着，在Shuffle阶段，系统自动对这些键值对进行排序和分组，确保相同键的数据集中到一起，便于后续处理。🔄

进入Reduce阶段后，每个Reduce任务接收一组具有相同键的值，并执行自定义的归约操作，最终输出结果。整个过程简单高效，适合处理如日志分析、大数据统计等场景。📊🔍

总之，MapReduce以其强大的分布式计算能力，成为现代大数据技术的重要基石之一。🌟