MapReduce是一个分布式数据处理的编程模型，广泛应用于处理和生成大数据集。最著名的实现是Apache Hadoop中的Hadoop MapReduce。MapReduce 2.0是对原始MapReduce模型的升级，特别是在YARN（Yet Another Resource Negotiator）下，它提供了更强的可扩展性、容错能力和灵活性，优化了资源管理并支持细粒度的任务调度。

应用场景：

- MapReduce适用于PB级别的海量数据离线处理任务，常见于日志分析、搜索引擎构建、统计分析、推荐系统和数据挖掘等领域。例如，MapReduce可以统计最流行的搜索词或分析用户行为日志优化推荐算法。

MapReduce编程模型：

MapReduce包括两个关键操作：

- Map：对输入数据进行处理并输出中间键值对。

- Reduce：将中间键值对按键分组并合并处理。

举例来说，WordCount程序统计文本数据中单词的频率：在Map阶段，Mapper读取文本并为每个单词生成键值对（单词，1）；在Reduce阶段，所有相同键的值被合并，计算单词频率。

MapReduce架构：

包括JobTracker和TaskTracker组件，前者负责资源管理和作业调度，后者负责任务执行。工作流程通常从HDFS读取输入数据，分割为InputSplits，由Map任务处理，进行Shuffle和Sort，再传递给Reduce任务，最后输出结果存回HDFS。

核心思想：

通过将数据和计算任务分散到多个计算机，MapReduce使大规模数据处理成为可能。

Map函数由用户定义，负责读取数据并进行处理；Reduce函数则对Map阶段的输出进行合并和计算。