MapReduce是Hadoop的一个核心组件，它是一种用于处理大规模数据集的分布式计算模型和编程框架。MapReduce架构提供了一种简单而有效的方式来并行处理和分析海量数据。 MapReduce架构由两个主要阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。 Map阶段：在这个阶段中，输入数据被划分为多个独立的片段，并由一组Mapper任务并行处理。每个Mapper任务将输入数据映射为键值对（key-value pairs）。Mapper任务可以执行特定的计算逻辑，例如过滤、转换或提取数据等操作。Mapper任务输出的键值对会根据键进行排序，并传递给Reduce阶段进行进一步处理。 Reduce阶段：在这个阶段中，经过Map阶段输出的键值对按照键进行合并和归约。一组Reducer任务并行地处理这些键值对，并生成最终的结果。Reducer任务可以执行各种聚合、统计、汇总等操作，以产生最终的输出结果。 MapReduce架构的关键思想是将复杂的问题分解为可并行处理的小任务，并通过数据的局部性原则实现高效的数据传输和处理。它充分利用了Hadoop集群中的分布式存储和计算能力，能够处理大规模数据集，并具有良好的可扩展性和容错性。 需要注意的是，尽管MapReduce最初是为了处理批量数据而设计的，但随着时间的推移，许多新的工具和框架已经引入到Hadoop生态系统中，使得实时流处理、交互式查询等更复杂的计算模型也能够在Hadoop上进行。