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MapReduce是一种分布式计算模型，它可以用于处理大规模数据集。它的核心思想是将数据分成小块，然后在多台计算机上并行处理这些小块，最后将结果合并起来得到最终的结果。MapReduce模型由两个主要的阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。

在Map阶段中，数据被分成小块，并由多个计算节点并行处理。每个计算节点都会执行相同的操作，将输入数据转换为一系列键值对。这些键值对被传递到Reduce阶段进行处理。

在Reduce阶段中，所有的键值对被按照键进行分组，并由多个计算节点并行处理。每个计算节点都会执行相同的操作，将相同键的值进行合并，并生成最终的结果。

MapReduce模型可以用于处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。它已经被广泛应用于大规模数据处理领域，例如搜索引擎、社交网络、日志分析等。