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MapReduce是一種分布式計算框架，用于處理大規模數據集。它的設計目標是能夠在大規模集群上運行，并且能夠自動處理節點故障等問題。MapReduce框架采用了Master/Worker架構，這種架構在分布式計算領域中非常常見。

Master/Worker架構是一種典型的分布式計算架構，它由一個Master節點和多個Worker節點組成。Master節點負責協調整個系統的運行，而Worker節點則負責執行具體的計算任務。在MapReduce框架中，Master節點被稱為JobTracker，而Worker節點被稱為TaskTracker。

JobTracker負責將整個計算任務分解成多個Map和Reduce任務，并將這些任務分配給TaskTracker執行。它還負責監控整個計算任務的進度，以及處理節點故障等問題。如果一個TaskTracker節點出現故障，JobTracker會重新分配該節點上的任務到其他節點上執行。

TaskTracker節點負責執行具體的計算任務。它們從JobTracker獲取任務，然后將任務分解成多個子任務，分配給多個計算節點并行執行。每個計算節點執行自己的任務，并將結果返回給TaskTracker。TaskTracker將所有的結果匯總，并將最終結果返回給JobTracker。

MapReduce框架采用Master/Worker架構的優點在于，它能夠有效地利用集群中的計算資源，同時能夠自動處理節點故障等問題。當一個節點出現故障時，框架會自動將任務重新分配到其他節點上執行，從而保證整個計算任務的順利進行。

另外，MapReduce框架還采用了數據本地性的原則，即將計算任務分配給與數據最接近的節點執行。這種方法能夠減少數據傳輸的開銷，提高計算效率。

總之，MapReduce框架采用了Master/Worker架構，能夠有效地利用分布式計算集群的計算資源，同時能夠自動處理節點故障等問題。這種架構已經被廣泛應用于大規模數據處理領域，成為了分布式計算領域中的一種典型架構。