MapReduce é um modelo de programação que permite o processamento de grandes volumes de dados de forma distribuída. No contexto do Hadoop, ele funciona em duas etapas principais: 1. Map (Mapeamento): Nesta fase, os dados de entrada são divididos em partes menores e processados em paralelo. Cada parte é transformada em pares chave-valor, onde a chave é um identificador e o valor é a informação associada. 2. Reduce (Redução): Após o mapeamento, os pares chave-valor gerados são agrupados por chave. A fase de redução combina esses valores associados a cada chave, realizando operações como soma, contagem ou média, resultando em um conjunto de dados resumido. Esse modelo permite que o Hadoop processe grandes volumes de dados de forma eficiente, utilizando a capacidade de múltiplos nós em um cluster, garantindo escalabilidade e resiliência.