Модель MapReduce считается универсальной для обработки данных в больших масштабах, потому что она поддерживает широкий спектр задач. 2 Программа, использующая MapReduce, автоматически распараллеливается и исполняется на распределённых узлах кластера, при этом исполнительная система сама заботится о деталях реализации (разбиение входных данных на части, разделение задач по узлам кластера, обработка сбоев и сообщение между распределёнными компьютерами). 5

Ещё одна причина универсальности MapReduce — масштабируемость. 12 При добавлении дополнительных машин нет необходимости переписывать приложение, достаточно изменить настройки кластера, и MapReduce продолжит работать без сбоев. 1

Кроме того, модель работает на тех же узлах, что и распределённая файловая система. 14 Планировщик назначает задачи узлам, на которых уже находятся данные, что увеличивает доступную пропускную способность в кластере. 1