MapReduce是一种分布式计算框架，用于处理大规模数据集。其核心思想是“分而治之”，通过Map阶段将任务分解为多个简单任务并行处理，然后在Reduce阶段汇总结果。MapReduce编程模型包括Map和Reduce两个阶段，数据来源和结果存储通常在HDFS中。MapReduce编程实例中，以词频统计为例，通过Map阶段处理输入数据生成中间结果，Reduce阶段合并这些结果得到最终统计。实现步骤包括准备数据文件、创建Maven项目、添加依赖、创建日志属性文件、编写Mapper和Reducer类，以及运行驱动器类来启动作业。通过这一系列步骤，可以实现高效的大规模数据处理。
