Qual é o propósito do MapReduce no Hadoop?

O propósito do MapReduce no Hadoop é processar grandes volumes de dados de forma distribuída e paralela. Ele divide o trabalho em duas etapas principais: 1. Map: Nesta fase, os dados de entrada são divididos em pares chave-valor, onde a função "map" processa esses dados e gera uma saída intermediária. 2. Reduce: Na fase de redução, os pares chave-valor gerados na etapa anterior são agrupados por chave, e a função "reduce" agrega esses dados para produzir o resultado final. Esse modelo permite que o Hadoop processe dados de maneira eficiente em clusters de computadores, facilitando a análise de grandes conjuntos de dados.