MapReduce是一种并行计算编程模型，用于处理大规模数据集。它将计算任务分解为两个阶段：映射（Map）和合并（Reduce）。

映射（Map）阶段：在这一阶段，输入数据被分割成若干块，并由多个映射任务并行处理。每个映射任务将输入数据中的每个元素应用一个映射函数，生成一系列键值对。

合并（Reduce）阶段：在这一阶段，生成的键值对会根据键进行分组，然后由多个合并任务并行处理。每个合并任务将相同键的值进行合并，生成最终的输出结果。

MapReduce模型的优点在于它的可扩展性和容错性。它可以在分布式环境中处理大量数据，将任务自动分发到多台机器上进行计算，从而提高处理效率。如果某个任务失败，MapReduce框架会自动重新执行失败的任务，保证计算的鲁棒性。

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，最早实现了MapReduce模型。它提供了用于编写和执行MapReduce任务的工具和库。此外，许多其他分布式计算框架也采用了类似的编程模型，如Apache Spark等。

总之，MapReduce编程模型是一种用于处理大规模数据的并行计算范例，通过将计算任务分解为映射和合并两个阶段来实现高效的数据处理。

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