10.18

1. 大规模数据处理：搜索引擎如 Google 使用 MapReduce 来处理和索引互联网上的海量网页。通过 Map 阶段提取网页中的关键词和元数据，然后在 Reduce 阶段对这些数据进行汇总和排序，生成索引。

2. 日志分析：企业可以使用 MapReduce 来分析 Web 服务器的访问日志，提取用户访问模式、流量来源、热门页面等信息。Map 阶段可以处理每一行日志，提取出相关字段，而 Reduce 阶段则可以对这些字段进行聚合和统计。

3. 数据挖掘：在社交网络中，MapReduce 可以用于分析用户之间的关系，识别社交网络中的关键用户或社区。Map 阶段可以处理用户关系数据，Reduce 阶段则可以聚合这些关系，计算出用户的影响力。

4. 机器学习：在机器学习中，MapReduce 可以用于处理大规模数据集，进行模型训练。例如，使用 MapReduce 来计算大规模数据集的特征向量，Reduce 阶段则可以用于合并和优化模型参数。

1. 扩展性：MapReduce 可以处理从几百 MB 到 PB 级别的数据，适合大规模数据处理。通过增加计算节点，可以轻松扩展处理能力。

2. 容错性：MapReduce 框架具有内置的容错机制。如果某个任务失败，框架会自动重新调度任务到其他节点，确保数据处理的可靠性。

3. 简化编程模型：MapReduce 将复杂的数据处理任务分解为简单的 Map 和 Reduce 函数，使得开发者可以专注于业务逻辑，而不必关心底层的并行计算和数据分布。

4. 适合批处理：MapReduce 主要用于批处理任务，适合处理大规模的离线数据分析，而对于实时数据处理则不太适合。

5. 生态系统支持：MapReduce 作为 Hadoop 的核心组件，得到了广泛的支持，形成了丰富的生态系统，包括 HDFS（分布式文件系统）、Hive（数据仓库）、Pig（数据流语言）等工具，进一步增强了其应用能力。