MapReduce模型采用的是**分而治之**的策略，即一个存储在分布式文件系统中的大规模数据集，会被切分成许多独立的**数据块（或称为分片）**，这些分片可以被多个Map任务并行处理。 MapReduce是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。其核心思想是将要执行的任务分解为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，程序会将输入数据切分为多个独立的数据块，并为每个数据块创建一个Map任务进行并行处理。Map任务输出的中间结果会按照指定的键进行排序和分组，然后传递给Reduce任务进行进一步的处理和聚合。最终，Reduce任务会输出处理后的结果。 这种分而治之的策略使得MapReduce模型能够充分利用分布式系统的并行处理能力，从而高效地处理大规模数据集。同时，MapReduce还提供了容错机制，能够自动处理节点故障和数据丢失等问题，保证了计算的可靠性和稳定性。 总之，MapReduce模型通过分而治之的策略和并行处理的方式，为处理大规模数据集提供了一种高效、可靠的计算框架。
