O MapReduce é um modelo de programação e processamento de dados amplamente utilizado em grandes sistemas de computação distribuída. Ele foi desenvolvido pela Google e posteriormente implementado em sistemas como o Apache Hadoop.
No modelo MapReduce, os dados são divididos em pequenos pedaços e processados em paralelo em diferentes nós de um cluster de computadores. O processamento é dividido em duas etapas principais: o mapeamento e a redução.
Na etapa de mapeamento, os dados são divididos em pares chave-valor e processados por uma função de mapeamento. Os resultados intermediários são então agrupados por chave e enviados para a etapa de redução.
Na etapa de redução, os dados intermediários agrupados são processados por uma função de redução que produz os resultados finais.
O MapReduce é amplamente utilizado para processar grandes conjuntos de dados em paralelo, permitindo uma escalabilidade e desempenho superiores em comparação com abordagens de processamento de dados tradicionais.
Além do Hadoop, outras implementações populares do MapReduce incluem o Apache Spark e o Apache Flink. Essas ferramentas fornecem interfaces mais poderosas e eficientes para o processamento de dados distribuído do que o MapReduce tradicional.
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