在并行编程中，地图操作处理是指将一个函数应用于一个数据集中的每个元素，然后返回一个新的数据集。地图操作可以很容易地并行化，因为每个元素的处理是独立的。

以下是一个使用Python的并行编程库multiprocessing来进行地图操作处理的示例代码：

import multiprocessing

# 定义一个函数，将其应用于数据集中的每个元素
def square(x):
    return x**2

# 数据集
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 创建一个进程池
pool = multiprocessing.Pool()

# 使用map函数将square函数应用于数据集中的每个元素
result = pool.map(square, data)

# 打印结果
print(result)

在这个示例中，我们首先定义了一个函数square，它将一个数的平方返回。然后，我们定义了一个数据集data，包含一些整数。然后，我们创建了一个进程池pool，它将用于并行处理。最后，我们使用pool.map()函数将square函数应用于数据集中的每个元素，并将结果保存在result中。

运行此代码将输出[1, 4, 9, 16, 25]，这是数据集中每个元素的平方。

请注意，这只是一个示例，并行编程的方法有很多种，可以使用不同的库和工具来实现。此示例仅介绍了使用Python的multiprocessing库来进行地图操作处理的一种方法。