MapReduce अधिकांश विभाजन से विचलित होता है और सिस्टम को काफी मौलिक तरीके से जीतता है, लेकिन एक इतना सरल है कि कई लोग इसे लगभग याद करते हैं। इसका वास्तविक प्रतिभावान मध्यवर्ती परिणामों को टैग करने में है।
एक ठेठ (पिछले) में विभाजित और सिस्टम को जीतना, आप काम को क्रमिक रूप से विभाजित करते हैं, समानांतर में काम के पैकेट को निष्पादित करते हैं, और फिर उस काम से परिणामों को क्रमिक रूप से फिर से मिलाते हैं।
MapReduce में, आप काम को क्रमिक रूप से विभाजित करते हैं, समानांतर में काम के पैकेट निष्पादित करते हैं, और परिणामों को टैग करने के लिए बताते हैं कि कौन से परिणाम अन्य परिणामों के साथ चलते हैं। विलय तब एक ही टैग के साथ सभी परिणामों के लिए सीरियल है, लेकिन उन परिणामों के समानांतर में निष्पादित किया जा सकता है जिनके अलग-अलग टैग हैं।
अधिकांश पिछली प्रणालियों में, मर्ज कदम सभी के लिए एक अड़चन बन गया लेकिन वास्तव में सबसे तुच्छ कार्य है। MapReduce के साथ यह तब भी हो सकता है यदि कार्यों की प्रकृति के लिए आवश्यक है कि सभी विलय को क्रमिक रूप से किया जाए। यदि, हालांकि, कार्य परिणामों के कुछ हद तक समानांतर विलय की अनुमति देता है, तो MapReduce उस संभावना का लाभ उठाने का एक सरल तरीका देता है। अधिकांश अन्य प्रणालियां दो चीजों में से एक करती हैं: या तो सभी विलय को क्रमिक रूप से निष्पादित करें क्योंकि यह कुछ कार्यों के लिए आवश्यक हो सकता है, या किसी विशेष कार्य के लिए समानांतर विलय को सांख्यिकीय रूप से परिभाषित कर सकता है। MapReduce आपको मर्ज करने के चरण में पर्याप्त डेटा स्वचालित रूप से यथासंभव समानांतर में शेड्यूल करने के लिए देता है, जबकि यह सुनिश्चित करते हुए (आप मैपिंग चरण में गलतियां नहीं की हैं) कि सुसंगतता बनाए रखी जाती है।
यह भी ध्यान दें कि MapReduce में, यह निहित है कि सभी चरण पुनरावर्ती हो सकते हैं, इसलिए मेरे पास एक प्रारंभिक मानचित्रण चरण हो सकता है जो एक बड़े कार्य को 5 छोटे कार्यों में विभाजित करता है जिन्हें समानांतर में निष्पादित किया जा सकता है - लेकिन उनमें से प्रत्येक हो सकता है (में) बारी) अन्य छोटे समानांतर कार्यों की एक संख्या के लिए मैप किया जाता है, और इसी तरह।
यह मैपिंग और कम करने वाले दोनों पक्षों पर एक पेड़ की संरचना की ओर जाता है जो कई मशीनों का लाभ उठाने के लिए एक बड़े कार्य को जल्दी से पर्याप्त टुकड़ों में तोड़ देता है।