Ось приклад Map Reduce для підрахунку частоти кожного слова у введеному тексті. Текст такий: «Це яблуко. Яблуко червоного кольору». Вхідні дані поділяються на кілька сегментів, а потім обробляються паралельно, щоб скоротити час обробки.

Зменшення та збільшення карти — це поняття в картографії, які використовуються для зміни масштабу карти, тим самим змінюючи кількість деталей і географічну область, що вона відображає. Наприклад, якщо у нас є карта масштабу 1:100 000 (де 1 см на карті відповідає 1 км у реальному світі), ми можемо зменшити її до карти масштабу 1:500 000.

MapReduce є структура для обробки розпаралелюваних проблем у великих наборах даних з використанням великої кількості комп’ютерів (вузлів), які спільно називаються кластером (якщо всі вузли знаходяться в одній локальній мережі та використовують подібне обладнання) або сіткою (якщо вузли спільно використовуються географічно та адміністративно…

MapReduce можна застосовувати для великомасштабних завдань обробки зображень, таких як виділення ознак, класифікація зображень і зшивання зображень, розділивши зображення на менші частини та обробляючи їх паралельно.

Наприклад, масштаб на пішохідній карті Нью-Йорка може показувати вертикальну смугу довжиною близько 1 дюйма з позначкою «1/8 милі» або він може показувати лексичний масштаб «1 дюйм:1/8 милі». Обидва масштаби означають, що довжина смуги або 1 дюйм на карті представляє 1/8 милі в реальному світі.