简述什么是MapReduce ？

MapReduce是一种编程模型，也是一个分布式计算框架，主要用于处理大规模数据集（大于1TB）的并行运算。其核心概念“Map（映射）”和“Reduce（归约）”源于函数式编程语言，为编程人员在不具备分布式并行编程能力的情况下，提供了在分布式系统上运行程序的可能性。

具体来说，MapReduce框架将大规模数据集切分成小块，然后分配给不同的计算节点进行并行处理。每个Map任务将输入数据转换为键值对，然后Reduce任务对具有相同键的所有值进行归约操作，并输出最终结果。这一过程中，MapReduce能自动完成计算任务的并行化处理、数据划分、任务分配以及结果收集，大大简化了并行计算的复杂性。

MapReduce的出现主要源于Google公司为了解决搜索引擎中大规模网页数据的并行化处理问题。如今，由于MapReduce具有广泛的应用前景，它已被广泛用于各种大规模数据处理问题。

此外，MapReduce还是一个并行计算与运行软件框架，它提供了一个设计精良的并行计算软件框架，能自动处理并行计算涉及的数据分布存储、数据通信、容错处理等底层复杂细节，从而大大减少了软件开发人员的负担。同时，它也是一个并行程序设计模型与方法，为编程人员提供了一种简便的并行程序设计方法，通过Map和Reduce两个函数实现基本的并行计算任务。

总的来说，MapReduce以其强大的并行处理能力和灵活的编程模型，成为处理大规模数据集的重要工具，在大数据处理领域具有广泛的应用。