MapReduce

Es un modelo de programación y procesamiento diseñado para manejar y analizar grandes volúmenes de datos de manera distribuida.

Se compone de dos etapas principales: map (mapeo) y reduce (reducción), a través de las cuales se dividen las tareas en subprocesos más pequeños y se consolidan los resultados posteriormente.

En la fase de mapeo, los datos de entrada se dividen en fragmentos más manejables y procesables, lo que permite realizar operaciones de filtrado o reorganización.

En la fase de reducción, los datos procesados se combinan o sintetizan para obtener un único resultado consolidado.

Es ampliamente utilizado en entornos de Big Data y en algoritmos de machine learning, donde resulta esencial procesar cantidades masivas de información.