简单地说，MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。
MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于 hadoop 的数据分析 应用”的核心框架。MapReduce采用"分而治之"的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。
在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题，把处理过程高度抽象为两个函数：map和reduce，map负责把任务分解成多个任务，reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总起来。
为什么需要 MapReduce？
◆ 海量数据在单机上处理因为硬件资源限制，无法胜任。
◆ 而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行，将极大增加程序的复杂度和开发难度。
◆引入 MapReduce 框架后，开发人员可以将绝大部分工作集中在业务逻辑的开发上，而将 分布式计算中的复杂性交由框架来处理。
MapReduce核心机制
MapReduce核心就是map+shuffle+reducer，首先通过读取文件，进行分片，通过map获取文件的key-value映射关系，用作reducer的输入，在作为reducer输入之前，要先对map的key进行一个shuffle，也就是排个序，然后将排完序的key-value作为reducer的输入进行reduce操作，当然一个MapReduce任务可以不要有reduce，只用一个map。
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