我们已经知道了Hadoop的三大核心模块：HDFS、MapReduce、Yarn。
MapReduce是什么？
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算，其主要思想就是Map(映射)和Reduce(化简)。
MapReduce的创意和灵感来源于函数式编程，在函数式编程中，map对列表的每个元素执行操作或函数。例如：列表[1,2,3,4]上执行 multiple-by-two 函数会产生另一个列表[2,4,6,8]，执行时，原列表不被改变。函数式编程认为，应当保持数据不可变，避免在多个进程或线程间共享数据。这意味着，这个函数虽然简单，但可以通过两个或更多线程在同一列表上同时执行，线程间互不影响，因为列表本身未被改变。
MapReduce是用来进行海量数据的并行计算的，需要将工作分配到大量的机器上去做，如果组件间可共享数据，那么数据节点间的数据同步会使系统变得低效且不可靠。实际上，MapReduce上的数据元素是不可变的，即便改变也不会反馈到输入文件，节点间通信只在新的键值对输出时发生，Hadoop会把输出键值对传到下一个阶段。
从概念上讲，MapReduce程序将输入数据列表转变成输出数据列表。一个MapReduce程序会执行两次数据转换操作，一次map,一次reduce。还是举个例子吧：
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1 wolys@21cn.com 2 zss1984@126.com 3 294522652@qq.com 4 simulateboy@163.com 5 zhoushigang_123@163.com 6 sirenxing424@126.com 7 lixinyu23@qq.com 8 chenlei1201@gmail.com 9 370433835@qq.com 10 cxx0409@126.com 11 viv093@sina.com 12 q62148830@163.com 13 65993266@qq.com 14 summeredison@sohu.com 15 zhangbao-autumn@163.com 16 diduo_007@yahoo.com.cn 17 fxh852@163.com 18 weiyang1128@163.com 19 licaijun007@163.com 20 junhongshouji@126.com 21 wuxiaohong11111@163.com 22 fennal@sina.com 23 li_dao888@163.com 24 bokil.xu@163.com 25 362212053@qq.com 26 youloveyingying@yahoo.cn 27 boiny@126.com 28 linlixian200606@126.com 29 alex126126@126.com 30 654468252@qq.com 31 huangdaqiao@yahoo.com.cn 32 kitty12502@163.com 33 xl200811@sohu.com 34 ysjd8@163.com 35 851627938@qq.com 36 wubo_1225@163.com 37 kangtezc@163.com 38 xiao2018@126.com 39 121641873@qq.com 40 296489419@qq.com 41 beibeilong012@126.com
第一步：map。读取输入文件内容，解析成key、value对。对输入文件的每一行，解析成key、value对。通过‘@’对value解析出邮箱域。即邮箱账号的@符号后面部分
<21cn.com 1> <126.com 1> <qq.com 1> <163.com 1> <163.com 1> <126.com 1> <qq.com 1> <gmail.com 1> ..........
第二步：combine。对相同的邮箱域合并。
<163.com 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1> <126.com 1 1 1 1 1 1 1 1 1> <qq.com 1 1 1 1 1 1 1 1 1> <sina.com 1 1> <sohu.com 1 1> <yahoo.com.cn 1 1> <21cn.com 1> <gmail.com 1> <yahoo.cn 1>
第三步：reduce。对相同的邮箱域统计求和。
<163.com 14> <126.com 9> <qq.com 9> <sina.com 2> <sohu.com 2> <yahoo.com.cn 2> <21cn.com 1> <gmail.com 1> <yahoo.cn 1>
好了，我们想要的结果出来了。MapReduce的思想从根源上讲也就是如此，是不是很简单呀？
MapReduce的基本流程
MapReduce计算模型由两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单。
图1 统计图形样式个数的map和reduce过程示意图
map()和reduce()这两个函数的形参是key、value对，表示函数的输入信息。
1. map任务处理
1.1 读取输入文件内容，解析成key、value对。对输入文件的每一行，解析成key、value对。每一个键值对调用一次map函数。
1.2 写自己的逻辑，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。
1.3 对输出的key、value进行分区。
1.4 对不同分区的数据，按照key进行排序、分组。相同key的value放到一个集合中。
1.5 (可选)分组后的数据进行归约。
2.reduce任务处理
2.1 对多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点。
2.2 对多个map任务的输出进行合并、排序。写reduce函数自己的逻辑，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。
2.3 把reduce的输出保存到文件中。
图2 word count的map和reduce过程示意图
MapReduce的基本设计思想
上面说了这么多，其实MapReduce的设计思想可以归结为如下三个：
（1）对付大数据并行处理：分而治之
（2）上升到抽象模型：Map与Reduce
（3）上升到构架：以统一构架为程序员隐藏系统层细节
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同学：博主，怎么给萌妹子解释MapReduce呢？
小讲：那就先来看看印度Java程序员Shekhar Gulati怎样向妻子解释MapReduce的吧 （来源：CSDN）
我： 你是如何准备洋葱辣椒酱的？
妻子： 我会取一个洋葱，把它切碎，然后拌入盐和水，最后放进混合研磨机里研磨。这样就能得到洋葱辣椒酱了。但这和MapReduce有什么关系？
我： 你等一下。让我来编一个完整的情节，这样你肯定可以在15分钟内弄懂MapReduce.
妻子： 好吧。
我：现在，假设你想用薄荷、洋葱、番茄、辣椒、大蒜弄一瓶混合辣椒酱。你会怎么做呢？
妻子： 我会取薄荷叶一撮，洋葱一个，番茄一个，辣椒一根，大蒜一根，切碎后加入适量的盐和水，再放入混合研磨机里研磨，这样你就可以得到一瓶混合辣椒酱了。
我： 没错，让我们把MapReduce的概念应用到食谱上。Map和Reduce其实是两种操作，我来给你详细讲解下。
Map（映射）: 把洋葱、番茄、辣椒和大蒜切碎，是各自作用在这些物体上的一个Map操作。所以你给Map一个洋葱，Map就会把洋葱切碎。 同样的，你把辣椒，大蒜和番茄一一地拿给Map，你也会得到各种碎块。 所以，当你在切像洋葱这样的蔬菜时，你执行就是一个Map操作。 Map操作适用于每一种蔬菜，它会相应地生产出一种或多种碎块，在我们的例子中生产的是蔬菜块。在Map操作中可能会出现有个洋葱坏掉了的情况，你只要把坏洋葱丢了就行了。所以，如果出现坏洋葱了，Map操作就会过滤掉坏洋葱而不会生产出任何的坏洋葱块。
Reduce（化简）：在这一阶段，你将各种蔬菜碎都放入研磨机里进行研磨，你就可以得到一瓶辣椒酱了。这意味要制成一瓶辣椒酱，你得研磨所有的原料。因此，研磨机通常将map操作的蔬菜碎聚集在了一起。
妻子： 所以，这就是MapReduce?
我： 你可以说是，也可以说不是。 其实这只是MapReduce的一部分，MapReduce的强大在于分布式计算。
妻子： 分布式计算？ 那是什么？请给我解释下吧。
我： 没问题。
假设你参加了一个辣椒酱比赛并且你的食谱赢得了最佳辣椒酱奖。得奖之后，辣椒酱食谱大受欢迎，于是你想要开始出售自制品牌的辣椒酱。假设你每天需要生产10000瓶辣椒酱，你会怎么办呢？
妻子： 我会找一个能为我大量提供原料的供应商。
我：是的……就是那样的。那你能否独自完成制作呢？也就是说，独自将原料都切碎？ 仅仅一部研磨机又是否能满足需要？而且现在，我们还需要供应不同种类的辣椒酱，像洋葱辣椒酱、青椒辣椒酱、番茄辣椒酱等等。
妻子： 当然不能了，我会雇佣更多的工人来切蔬菜。我还需要更多的研磨机，这样我就可以更快地生产辣椒酱了。
我：没错，所以现在你就不得不分配工作了，你将需要几个人一起切蔬菜。每个人都要处理满满一袋的蔬菜，而每一个人都相当于在执行一个简单的Map操作。每一个人都将不断的从袋子里拿出蔬菜来，并且每次只对一种蔬菜进行处理，也就是将它们切碎，直到袋子空了为止。
这样，当所有的工人都切完以后，工作台（每个人工作的地方）上就有了洋葱块、番茄块、和蒜蓉等等。
妻子：但是我怎么会制造出不同种类的番茄酱呢？
我：现在你会看到MapReduce遗漏的阶段---搅拌阶段。MapReduce将所有输出的蔬菜碎都搅拌在了一起，这些蔬菜碎都是在以key为基础的 map操作下产生的。搅拌将自动完成，你可以假设key是一种原料的名字，就像洋葱一样。 所以全部的洋葱keys都会搅拌在一起，并转移到研磨洋葱的研磨器里。这样，你就能得到洋葱辣椒酱了。同样地，所有的番茄也会被转移到标记着番茄的研磨器里，并制造出番茄辣椒酱。
本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5077646.html，如需转载请自行联系原作者
