请详细解释MapReduce的基本架构，并在此基础上阐述Amazon EMR（Elastic MapReduce）的背景和特点。对比经典MapReduce框架，阐述EMR的主要区别及其优势所在，以及在实验过程中如何理解和应用这些知识点。

MapReduce是一种分布式计算模型，由Google在2004年提出，用于大规模数据集的并行处理。它的基本架构包括两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。

1. **Map阶段**：在这个阶段，输入数据被分割成多个小块，每个块都会分配给集群中的一个节点进行处理。Mapper函数接收这些小块，对数据进行转换（键值对分割），将中间结果以键值对的形式发送出去，键作为排序依据，值作为待处理的数据。

2. **Reduce阶段**：Mapper生成的中间键值对经过排序后，被传递到Reducer函数中。Reducer函数接收同一键的所有值，进行聚合操作，生成最终的输出结果。

Amazon EMR（Elastic MapReduce）是Amazon Web Services（AWS）提供的一个托管服务，用于在云中大规模地运行Hadoop MapReduce、Apache Spark等大数据处理框架。它基于Hadoop，但提供了自动化管理和扩展能力，使得用户无需自行管理集群基础设施。

EMR的特点包括：
- **弹性扩展**：可以根据需求自动调整集群规模，无论是增加或减少节点。
- **一键式部署**：用户可以通过EMR界面或API快速启动和停止Hadoop集群。
- **集成其他服务**：如S3存储、EC2实例、Kafka等，提供了完整的数据处理生态系统。
- **成本优化**：按需计费，避免了传统Hadoop集群的初始硬件投入和运维成本。

相比于经典MapReduce框架，EMR的优势在于：
- **简化运维**：用户不再需要关注底层硬件和配置管理。
- **资源高效利用**：自动缩放功能减少了资源浪费。
- **更好的支持实时和流处理**：通过添加如Spark Streaming或Kinesis Data Streams等组件。

在实验过程中，理解和应用这些知识点可能涉及：
- **编写Map和Reduce函数**：理解如何定义和实现自定义的mapper和reducer逻辑。
- **配置和调优作业**：学习如何设置任务分区数、内存和磁盘分配，以优化性能。
- **监控和诊断**：通过EMR提供的监控工具跟踪任务进度和性能瓶颈。
- **结合其他AWS服务**：了解如何使用S3存储数据，或者使用Kinesis Data Firehose进行实时数据处理。