Tanım: Map şeklinde saklanmış bir veri bütünü içerisinde istenilen sonuca reduce(azalt) yöntemi ile ulaşılmasını sağlayan yöntem
Tanım: Büyük verilerin dağıtık bir sistemde saklanmasını ve MapReduce tekniği ile sonuçların üretilmesini sağlayan tüm teknolojilerin ortak adı.
Tanım: Google şirketinin MapReduce tekniği ile geliştirdiği çok büyük verileri dağıtık bir sistemde saklanmasını ve gerekli verilerin hızlı bir şekilde bulunmasını sağladığı teknolojisi

Tanım: Amazon firmasının Amazon Web Servislerinde sunulan , Hadoop altyapısını kullanarak MapReduce yöntemi ile veriler ile ilgili sonuçlara ulaşılmasını sağlayan hizmet.

Google MapReduce ürününü nasıl çalıştığını gösteren resim

MapReduce algoritmasını gösteren resim. http://cookingthecode.com sitesinden gösterilmektedir.

MapReduce'un bilgileri nasıl parçaladığını ve sonuç ürettiğini gösteren resim. www.dugumkume.org üzerinden gösterilmektedir.

Elimizde aşağıdaki gibi veri bulunsun : 

A 10
B 3
C 9
A 9
A 10
C 3
D 2
C 29

MapReduce ile A , B , C ve D için sayıların toplamı bulunabilir. Öncelikli olarak map ile tüm bilgi ne kadar iş birimi var ise o kadar bölüme parçalanır. 2 iş birimi olduğunu varsayılabilir  : 

1.Bölüm

A 10
B 3
C 9
A 9

2.Bölüm

A 10
C 3
D 2
C 29

Parçalama işleminden sonra bölüm her iş bölümünde ayrı bir şekilde reduce işleminden geçirilir ve toplam değerler hesaplanır : 

1.Map

A 19
B 3
C 9

2.Map

A 10
C 32
D 2

Her iş biriminde tüm değerler reduce edildikten sonra toplam değerler içinde reduce işlemi yapılır ve sonuç elde edilir : 

A 29
B 3
C 41
D 2

Aşağıda Hadoop ile bir dosyadaki kelime sayısını bulup başka bir dosyaya yazan örneğin kod görülmektedir : 

package wordcount;
import java.io.IOException;
import java.util.*;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.conf.*;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapred.*;
import org.apache.hadoop.util.*;

public class WordCount {

        public static class Map extends MapReduceBase
 implements Mapper<longwritable, text,="" intwritable="">
        {
          private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
          private Text word = new Text();
          public void map(LongWritable key, Text value, 
OutputCollector<text, intwritable=""> 
output, Reporter reporter) throws IOException {
           String line = value.toString();
                StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
                while (tokenizer.hasMoreTokens())
                   {
                  word.set(tokenizer.nextToken());
                  output.collect(word, one);
                }
          }
        }

        public static class Reduce extends MapReduceBase 
implements Reducer<text, intwritable,="" text,="" intwritable=""> {
          public void reduce(Text key, Iterator<intwritable> values, 
OutputCollector<text, intwritable=""> output, Reporter reporter) 
throws IOException {
                int sum = 0;
                while (values.hasNext())
                   {
                  sum += values.next().get();
                }
                output.collect(key, new IntWritable(sum));
          }
        }

        public static void main(String[] args) throws Exception {
          JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);
          conf.setJobName("wordcount");

          conf.setOutputKeyClass(Text.class);
          conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);

          conf.setMapperClass(Map.class);
          conf.setCombinerClass(Reduce.class);
          conf.setReducerClass(Reduce.class);

          conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
          conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);

          FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));
          FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));

          JobClient.runJob(conf);
        }
}

map fonksiyonu gelen içeriği key , değer şeklinde oluşturup output'a ekleme yapmaktadır. Bu şekilde tüm kelimeler key olarak ve değeri 1 olarak oluşacaktır. reduce'ta ise gelen değerler toplanmaktadır. Bu nedenle aynı kelime ne kadar gelir ise toplam değer bulunmuş olacaktır. 

Eğer çok büyük boyutlarda verileriniz var ise veya olacağını düşünüyor iseniz ve bu veriler üzerinde sık sık sonuç çıkarmanız gereken işlemler yapmanız gerekiyor ise Hadoop ürününü kullanabilirsiniz. Hadoop verileri farklı bilgisayarlar üzerinde dağıtır ve MapReduce tekniği ile istediğiniz sonuçları hızlı bir şekilde almanızı sağlar. 

Mustafa Agâh Öztürk'ün hazırladığı MapReduce teknolojisinin anlatıldığı powerpoint sunumu