相比傳統的并行計算框架，MapReduce更適合處理哪種業務

相比传统的并行计算框架，MapReduce更适合处理大规模数据集的批量处理任务。它的设计目标是通过将计算任务分解为多个独立的子任务，并在分布式环境中并行执行这些子任务，从而实现高效的数据处理和分析。

MapReduce适合处理以下类型的业务：
1. 批量数据处理：MapReduce适用于需要对大规模数据集进行批量处理的场景，例如日志分析、数据清洗、数据挖掘等。
2. 数据聚合和统计：MapReduce可以将大规模数据集按照指定的键值进行分组和聚合，从而实现数据的统计和汇总。
3. 分布式索引构建：MapReduce可以用于构建分布式索引，例如搜索引擎中的倒排索引。
4. 分布式排序：MapReduce可以对大规模数据集进行排序操作，例如对日志数据按照时间进行排序。

总之，MapReduce适合处理需要对大规模数据集进行批量处理和分析的业务场景。