MapReduce adalah lapisan pemrosesan Hadoop. MapReduce adalah model pemrograman yang dirancang untuk memproses data dalam jumlah besar secara paralel dengan membagi pekerjaan menjadi satu set tugas independen. Di sini, di pengurangan peta , kami mendapatkan input sebagai daftar dan mengubahnya menjadi output yang lagi-lagi merupakan daftar.Akibatnya, apa itu pekerjaan MapReduce?Pekerjaan MapReduce biasanya membagi kumpulan data input menjadi potongan independen yang diproses oleh tugas peta dengan cara yang sepenuhnya paralel. Kerangka kerja mengurutkan output peta, yang kemudian dimasukkan ke tugas pengurangan. Biasanya input dan output dari pekerjaan disimpan dalam sistem file.Selanjutnya, bagaimana Anda menggunakan fungsi pengurangan di MapReduce? Bagaimana MapReduce BekerjaData input pertama-tama dipecah menjadi blok-blok yang lebih kecil.Setelah semua pemeta menyelesaikan pemrosesan, kerangka kerja mengacak dan mengurutkan hasilnya sebelum meneruskannya ke reduksi.Gabungkan dan Partisi.Contoh Kasus Penggunaan.    Orang mungkin juga bertanya, apa contoh MapReduce?Contoh MapReduce Kota adalah kuncinya , dan suhu adalah nilainya. Dengan menggunakan kerangka kerja MapReduce , Anda dapat membaginya menjadi lima tugas peta, di mana setiap pembuat peta bekerja pada salah satu dari lima file. Tugas pembuat peta menelusuri data dan mengembalikan suhu maksimum untuk setiap kota.Terdiri dari apa pekerjaan lengkap MapReduce?MapReduce Job atau ” program lengkap ” adalah eksekusi dari Mapper dan Reducer di seluruh kumpulan data. Ini adalah eksekusi dari 2 lapisan pemrosesan yaitu mapper dan peredam. Pekerjaan MapReduce adalah pekerjaan yang diinginkan klien untuk dilakukan. Ini terdiri dari data input, Program MapReduce , dan info konfigurasi.