MaxCompute用户指南：MapReduce：概要：扩展MapReduce

传统的 MapReduce 模型要求每一轮 MapReduce 操作之后，数据必须落地到分布式文件系统上（比如 HDFS 或MaxCompute 表）。而一般的 MapReduce 应用通常由多个 MapReduce 作业组成，每个作业结束之后需要写入磁盘，接下去的Map 任务很多情况下只是读一遍数据，为后续的 Shuffle 阶段做准备，这样其实造成了冗余的 IO 操作。
MaxCompute 的计算调度逻辑可以支持更复杂编程模型， 针对上述的情况，可以在 Reduce 后直接执行下一次的 Reduce操作，而不需要中间插入一个 Map 操作。因此，MaxCompute  提供了扩展的 MapReduce 模型，即可以支持 Map后连接任意多个 Reduce 操作，比如 Map > Reduce > Reduce。
Hadoop Chain Mappper/Reducer 也支持类似的串行化 Map 或 Reduce 操作，但和 MaxCompute 的扩展 MapReduce（MR ²）模型有本质的区别。
因为 Chain Mapper/Reducer 还是基于传统的 MapReduce 模型，只是可以在原有的 Mapper 或Reducer 后面，再增加一个或多个 Mapper 操作（不允许增加Reducer）。这样的好处是：您可以复用之前的 Mapper业务逻辑，可以把一个 Map 或 Reduce 拆成多个 Mapper 阶段，但本质上并没有改变底层的调度和 I/O 模型。
与 MaxCompute MapReduce 相比，MR ² 在 Map/Reduce 等函数编写方式上基本一致。较大的不同点发生在作业时。更多详情请参见 扩展 MapReduce 示例。