一、产生
Hadoop MapReduce诞生于搜索领域，主要解决搜索引擎面临的海量数据处理扩展性差的问题。
二、MapReduce设计目标：
1. 易于编程：产痛的分布式程序设计非常复杂，用户需要关注的细节非常多，比如数据分片、数据传输、节点间通信等，因而设计分布式程序的门槛非常高。
2. 良好的扩展性：当数据量增加到一定程度时，可以通过添加机器来达到线性扩展集群能力的目的。
3. 高容错性：在分布式环境下，随着集群规模的增加，集群中的故障率会显著增加。
三、 MapReduce编程模型概述：
MapReduce由两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需编写map()和Reduce()两个函数，即可完成简单的分布式程序的设计。
- Map函数以key/value对作为输入，产生另外一系列key/value作为中间输出写入本地磁盘。MapReduce框架会自动将这些中间数据按照key值进行聚集，且key值相同（用户可以设定聚集策略，默认情况下是对key值进行哈希驱魔）的数据被统一交给reduce()函数处理。
- Reduce函数以key及对应的value列表作为输入，经合并key相同的value值后，产生另外一系列key/value对作为最终输出写入HDFS。
Hadoop将输入数据切分成若干个输入分片，并将每个split交给一个Map Task处理，Map Task不断地从对应的split中解析出一个个key/value，并调用map()函数处理，处理完之后根据Reduce Task个数将结果分成若干个分片partition写到本地磁盘；同时，每个Reduce Task凑够每个Map Task上读取属于自己的那个partition，然后基于排序的方法将key相同的数据聚集在一起，调用reduce()函数处理，并将结果输出到文件中。
四、Hadoop基本架构
HDFS架构
- Client：代表用户通过NameNode和DataNode交互访问HDFS中的文件，Client提供了一个类似POSIX文件系统接口供用户调用。
- NameNode：整个Hadoop集群中只有一个NameNode，它是整个系统的“总管”，负责管理HDFS的目录树和相关的文件元数据信息，这些信息是以“fsimage”（HDFS元数据镜像文件）和“editlog”（HDFS文件改动日志）两 个文件形式存放在本地磁盘，当HDFS重启时重新构造出来的。此外，NameNode还负责监控各个DataNode的健康状态，一旦发现某个DataNode宕掉，则将该DataNode移出HDFS并重新备份其上面的数据。
- Secondary NameNode：Secondary NameNode最重要的任务并不是为NameNode元数据进行热备份，而是定期合并fsimage和edits日志，并传输给NameNode，这里需要注意的是，为了较小NameNode压力，NameNode自己并不会合并fsimage和edits，并将文件存储到磁盘上，而是交由Secondary NameNode完成。
- DataNode：一般每个slave节点上安装一个DataNode，它负责实际的数据局存储，并将数据信息定期汇报给NameNode。DataNode以固定大小的block为基本单位组织文件内容，默认情况是64M。当用户上传一个大的文件到HDFS上时，该文件会被切分成若干个block，分别存储到不同的DataNode。这种文件切割后存储的过程是对用户透明的。