Hadoop 的 MapReduce 架构，真是大数据的老牌利器了。分布式存储+并行计算的设计，效率高得离谱，日志、搜索索引、模型训练这些场景它都能轻松搞定。

MapReduce 的思路也挺清晰的，先 Map 分发任务，再 Reduce 汇总结果，每个阶段都能并行跑，关键是它还支持自动容错，挂了一个节点也能稳稳运行，这点在跑大作业的时候真的太安心了。

Map 阶段把数据拆成key-value对，不同节点各自，效率杠杠的。Reduce阶段再统一聚合，比如计个数、算个平均值啥的，适合那种需要批量计算的任务。整个过程走的是数据流模型，配上YARN做资源调度，硬件利用率也挺高的。

说到底，MapReduce 就是把“大问题拆成小块”并行，你用它来海量日志、做机器学习预、搞大数据统计都挺合适。代码写起来不难，维护也方便，而且 Hadoop 生态也成熟。

如果你正愁怎么搞大数据，尤其是量级比较夸张的场景，MapReduce 绝对值得试试。想深入了解原理，这篇文章就挺不错，技术细节讲得透，还给了几个实际场景例子，建议收藏！