맵 단계에서는 입력 데이터를 여러 개의 작은 조각으로 나누고, 각 조각에 대해 동일한 작업을 병렬로 수행합니다. 각 작업은 독립적으로 실행되므로 처리 속도가 향상됩니다. 예를 들어, 맵 단계에서는 웹 서버 로그 파일을 읽어서 각 사용자의 조회 횟수를 세는 작업을 병렬로 처리할 수 있습니다.

리듀스 단계에서는 맵 단계의 결과를 모아서 최종 결과를 생성합니다. 이때, 병합, 집계, 필터링 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 리듀스 단계에서는 각 사용자의 조회 횟수를 합산하여 전체 사용자의 조회 횟수를 계산할 수 있습니다.

맵리듀스와 리듀스는 Hadoop과 같은 분산 데이터 처리 시스템에서 주로 사용되며, 대규모 데이터 처리에 매우 유용합니다. 이 모델을 사용하면 데이터를 효율적으로 분산 처리하여 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.