MapReduce es un modelo de programación para dar soporte a la computación paralela sobre grandes colecciones de datos en grupos de computadoras y al . El nombre del framework está inspirado en los nombres de dos importantes métodos, macros o funciones en programación funcional: y . MapReduce ha sido adoptado mundialmente, ya que existe una implementación OpenSource denominada Hadoop. Su desarrollo fue liderado inicialmente por Yahoo y actualmente lo realiza el proyecto Apache. En esta década de los años 2010 existen diversas iniciativas similares a Hadoop tanto en la industria como en el ámbito académico. Se han escrito implementaciones de bibliotecas de MapReduce en diversos lenguajes de programación como C++, Java y Python. MapReduce se emplea en la resolución práctica de algunos algoritmos susceptibles de ser paralelizados.​ No obstante MapReduce no es la solución para cualquier problema, de la misma forma que cualquier problema no puede ser resuelto eficientemente por MapReduce.​ Por regla general se abordan problemas con datasets de gran tamaño, alcanzando los petabytes de tamaño. Es por esta razón por la que este framework suele ejecutarse en sistema de archivos distribuidos (HDFS).
MapReduce es un modelo de programación para dar soporte a la computación paralela sobre grandes colecciones de datos en grupos de computadoras y al . El nombre del framework está inspirado en los nombres de dos importantes métodos, macros o funciones en programación funcional: y . MapReduce ha sido adoptado mundialmente, ya que existe una implementación OpenSource denominada Hadoop. Su desarrollo fue liderado inicialmente por Yahoo y actualmente lo realiza el proyecto Apache. En esta década de los años 2010 existen diversas iniciativas similares a Hadoop tanto en la industria como en el ámbito académico. Se han escrito implementaciones de bibliotecas de MapReduce en diversos lenguajes de programación como C++, Java y Python.
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