MapReduce是一种编程模型，主要用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。它的主要思想来源于“Map（映射）”和“Reduce（归约）”这两个概念，都是从函数式编程语言中借鉴而来的。MapReduce允许编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
具体来说，MapReduce是一个面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，具有以下三层含义：
基于集群的高性能并行计算平台：MapReduce允许使用普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。
并行计算与运行软件框架：MapReduce提供了一个设计精良的并行计算软件框架，能自动完成计算任务的并行化处理，自动划分计算数据和计算任务，在集群节点上自动分配和执行任务以及收集计算结果。
并行程序设计模型与方法：MapReduce提供了一种简便的并行程序设计方法，用Map和Reduce两个函数编程实现基本的并行计算任务，提供了抽象的操作和并行编程接口，以简单方便地完成大规模数据的编程和计算处理。
而Hadoop则是一个分布式数据和计算的框架，其架构由分布式存储系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和分布式计算框架MapReduce组成。Hadoop擅长存储大量的半结构化的数据集，并快速跨多台机器处理大型数据集合。因此，MapReduce实际上是Hadoop的核心组件之一，用于处理Hadoop中的大数据集。
简而言之，MapReduce是一种编程模型和计算框架，而Hadoop是一个包含MapReduce的分布式数据和计算框架。Hadoop使用MapReduce作为其处理大数据的核心计算引擎。
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