请解释Hadoop中的MapReduce模型，并通过一个示例展示如何在数据存储处理中实现MapReduce作业。

MapReduce模型是Hadoop分布式计算框架的核心，它允许开发者通过定义Map（映射）和Reduce（归约）两个阶段来处理大规模数据集。Map阶段处理输入数据并产生中间结果，而Reduce阶段则对这些中间结果进行汇总，以产生最终结果。MapReduce编程模型特别适用于那些可以分解为许多并行任务的问题。

参考资源链接：[Hadoop大数据分布式PPT课件](https://wenku.csdn.net/doc/2ciyqjxqmq?spm=1055.2569.3001.10343)

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现在，让我们通过一个简单的例子来理解MapReduce模型的应用。假设我们有一个需求，需要统计一个大型日志文件中每个单词出现的频率。

在Map阶段，每个Map任务处理文件的一个片段，读取数据并进行分词，然后以（单词，1）的形式输出中间键值对。在Reduce阶段，所有具有相同键（单词）的值（1）会被发送到同一个Reduce任务进行合并，最终输出该单词出现的总次数。

这个过程可以用以下伪代码表示：

// Map函数
map(String key, String value):
  // key: document name
  // value: document contents
  for each word w in value:
    EmitIntermediate(w, 

参考资源链接：[Hadoop大数据分布式PPT课件](https://wenku.csdn.net/doc/2ciyqjxqmq?spm=1055.2569.3001.10343)