什么是 MapReduce？简述其核心概念和主要作用。

MapReduce 是一种用于大规模数据集处理的分布式计算模型和编程框架。它由 Google 提出，旨在能够在大量普通计算机组成的集群上对海量数据进行并行处理。

其核心概念主要包括以下几个方面：首先是数据划分，将大规模的数据集分割成多个较小的子数据集，以便能够在不同的计算节点上并行处理。然后是 Map 操作，它负责对输入数据进行处理，将数据转换为键值对的形式，这个过程可以高度并行化，不同的 Map 任务可以同时处理不同的数据块。接着是 Reduce 操作，它会对 Map 阶段产生的具有相同键的值进行合并和处理，最终得到计算结果。

MapReduce 的主要作用有很多。在数据处理方面，它能够高效地对海量数据进行清洗、转换和提取等操作。例如在日志分析中，可以快速地从大量的日志文件中提取出有用的信息。在数据分析领域，它能够进行数据统计、聚合等操作，比如计算网页的访问量统计等。而且，由于其分布式的特性，能够充分利用集群的计算资源，大大提高了数据处理的速度和效率，使得原本在单机上难以处理的大规模数据变得可行，为大数据处理和分析提供了一种有效的解决方案。

MapReduce 的核心思想是什么？请详细解释。

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