3.1 为什么要用MapReduce
MapReduce的流行是有理由的。它非常简单、易于实现且扩展性强。大家可以通过它轻易地编写出同时在多台主机上运行的程序，也可以使用Ruby、Python、PHP和C++等非Java类语言编写Map或Reduce程序，还可以在任何安装Hadoop的集群中运行同样的程序，不论这个集群有多少台主机。MapReduce适合处理海量数据，因为它会被多台主机同时处理，这样通常会有较快的速度。
下面来看一个例子。
引文分析是评价论文好坏的一个非常重要的方面，本例只对其中最简单的一部分，即论文的被引用次数进行了统计。假设有很多篇论文（百万级），且每篇论文的引文形式如下所示：
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在单机运行时，想要完成这个统计任务，需要先切分出所有论文的名字存入一个Hash表中，然后遍历所有论文，查看引文信息，一一计数。因为文章数量很多，需要进行很多次内外存交换，这无疑会延长程序的执行时间。但在MapReduce中，这是一个WordCount就能解决的问题。
