MapReduce可以使用以下几种软件：

Apache Hadoop：

这是一个开源的分布式计算框架，提供了MapReduce编程模型，允许开发人员简化大规模数据处理的编程操作。Hadoop包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce），具有高扩展性和容错性，可用于处理TB级以上的海量数据。

Apache Oozie：

这是一个开源的工作流调度系统，用于管理和调度MapReduce任务。它可以帮助用户定义和管理复杂的工作流，以便更有效地执行MapReduce任务。

Apache Ambari：

这是一个开源的管理平台，用于管理和监控Hadoop集群。它可以帮助用户管理MapReduce任务，并监控任务的执行情况。

Disco：

这是一个基于MapReduce的分布式计算框架，由诺基亚研究中心开发。Disco采用Python开发，具有易于使用、强大的特点，能够分发和复制数据，高效地调度jobs，并包括索引数十亿数据点和实时查询的工具。

Spark：

虽然Spark不是专门的MapReduce实现，但它是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持以内存为中心的分布式计算，并且具有比Hadoop MapReduce更高的性能和更丰富的功能。Spark提供了丰富的API，包括Scala、Java、Python和R等语言接口。

Flink：

Apache Flink是一个分布式流处理和批处理框架，可实现低延迟的实时数据处理。它还提供了图分析和复杂事件处理的功能。

Hive：

基于Hadoop的数据仓库基础架构，提供了一种类SQL的查询语言（HiveQL），可以将查询转化为MapReduce任务运行，从而实现高效的数据分析操作。

Pig：

另一种基于Hadoop的大数据编程语言，提供了一种称为Pig Latin的脚本语言，使开发人员可以进行大规模数据处理和查询。

根据具体需求选择合适的软件工具，例如，如果需要快速处理大规模数据并且希望使用高级功能如图计算和机器学习，Spark可能是最佳选择。如果需要处理TB级以上的海量数据并且注重高扩展性和容错性，Hadoop可能更适合。对于数据仓库和类SQL查询，Hive可能更合适。