MapReduce là một mô hình lập trình và triển khai liên quan để xử lý và tạo các tập dữ liệu lớn với thuật toán phân tán, song song trên một cụm. MapReduce được Google phát triển vào năm 2004 và được lấy cảm hứng từ các hàm bản đồ và rút gọn thường được sử dụng trong lập trình hàm. MapReduce chia nhiệm vụ hiện tại thành nhiều phần công việc nhỏ (bước Bản đồ), sau đó kết hợp kết quả của từng bước thành một đầu ra duy nhất (bước Giảm).
Về cốt lõi, MapReduce hoạt động bằng cách xử lý một vấn đề hoặc tập dữ liệu lớn và chia nó thành nhiều phần công việc có thể hoàn thành một cách độc lập. Các kết quả trung gian từ nhiệm vụ phân tán này sau đó được hợp nhất với nhau để tạo thành một đầu ra duy nhất. Tất cả điều này được thực hiện theo kiểu phân tán, thường là trên nhiều máy tính.
MapReduce mang lại lợi ích về khả năng mở rộng và khả năng chịu lỗi mà không cần phải đầu tư vào phần cứng hoặc thiết lập bổ sung. Vì MapReduce được triển khai nên nó có thể được sử dụng để xử lý tất cả các loại dữ liệu, từ tệp văn bản thuần túy đến dữ liệu nhị phân. MapReduce cũng có thể được sử dụng để xây dựng quy trình phân tích thời gian thực đáng tin cậy vì nó đã tồn tại như một phần của Google Cloud Platform.
MapReduce được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm phân tích dữ liệu lớn, học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và chơi game trực tuyến. Do đó, mô hình này được nhiều tổ chức và công ty sử dụng rộng rãi, chẳng hạn như Facebook, Yahoo! và Twitter cũng như có sẵn dưới dạng nền tảng Hadoop nguồn mở.
