Astăzi, MapReduce este un subiect de mare relevanță în societatea contemporană. Odată cu progresul tehnologiei și globalizării, MapReduce a devenit mai relevant în diferite domenii, de la politică și economie la cultură și divertisment. În acest articol, vom explora în detaliu importanța MapReduce astăzi, precum și implicațiile și repercusiunile sale în lumea modernă. Vom analiza modul în care MapReduce a influențat viața de zi cu zi a oamenilor și cum a schimbat modul în care ne raportăm la lumea din jurul nostru. În plus, vom examina unele dintre cele mai relevante perspective și dezbateri din jurul MapReduce, cu scopul de a oferi o viziune amplă și profundă asupra acestui subiect important.
MapReduce este o paradigmă de programare folosită pentru procesarea unor cantități mari de date în mod paralel și distribuit pe un cluster.
Un program MapReduce este compus dintr-o procedură Map() care selectează și sortează datele și o procedură Reduce() care îndeplinește operația de însumare a rezultatelor. Sistemul MapReduce administrează serverele distribuite, se asigură că diferitele sarcini sunt rulate în paralel, administrează comunicarea și transferul de date dintre diferitele componente ale sistemului și oferă suport în cazul în care apar erori în sistem.
Modelul este inspirat din funcțiile Map și Reduce care apar în programarea funcțională, mai precis din programul Lisp , deși scopul lor în paradigma MapReduce este diferit față de cel din acest program. Mai mult, contribuțiile cheie ale paradigmei MapReduce nu sunt procedurile Map și Reduce în sine, ci scalabilitatea (caracteristică a unui sistem informatic de a se comporta similar, fără defecțiuni, atunci când volumul de date pe care îl prelucrează devine mai mare) și rezistența la stres, obținute prin optimizare.
Bibliotecile MapReduce sunt scrise în mai multe limbaje de programare. O implemetare foarte cunoscută este Apache Hadoop.