1.MapReduce的特点
软件框架、并行处理、可靠且容错、大规模集群、海量数据集
2.mapper和reducer
mapper负责“分”：把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理。简单的任务包含三层含义：
（1）数据或计算的规模相对原任务要大大缩小；
（2）就近计算原则，任务会分配到存放着所需数据的节点上进行计算；
（3）这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。
reducer负责对map阶段的结果进行汇总。
3.MapReduce的工作机制
（1）实体间的交互
如图所示，包含四个独立的实体：
·客户端：编写mapreduce程序，配置作业，提交作业，这就是程序员完成的工作；
·jobtracker:初始化作业，分配作业，与TaskTracker通信，协调整个作业的执行。jbotracker是一个java应用程序，它的主类是JobTracker
·tasktracker:保持与JobTracker的通信，在分配的数据片段上执行Map或Reduce任务，TaskTracker和JobTracker的不同有个很重要的方面，就是在执行任务时候TaskTracker可以有n多个，JobTracker则只会有一个。tasktracker是java应用程序，它的主类是TaskTracker
·HDFS文件式分布系统：保存作业的数据、配置信息等等，最后的结果也是保存在hdfs上面。用来在其他实体间共享作业文件
MapReduce的运行步骤：
A. 首先是客户端要编写好mapreduce程序，配置好mapreduce的作业也就是job， 接下来提交job到JobTracker上，这个时候JobTracker就会构建这个job，具体就是分配一个新的job任务的ID值
B. 接下来jobtracker检查就是输出目录是否存在，如果存在那么job就不能正常运行下去，JobTracker会抛出错误给客户端；检查输入目录是否存在，如果不存在同样抛出错误.。如果存在JobTracker会根据输入，计算输入分片（Input Split），并配置Job需要的资源。
C. 分配好资源后，JobTracker初始化作业job，初始化主要做的是将Job放入一个内部的队列，让配置好的作业调度器能调度到这个作业，作业调度器会初始化这个job，初始化就是创建一个正在运行的job对象（封装任务和记录信息），以便JobTracker跟踪job的状态和进程。
D. 初始化完毕后，作业调度器会获取输入分片信息（input split），每个分片创建一个map任务。
E. 接下来进行任务分配，tasktracker会运行一个简单的循环机制定期发送心跳给jobtracker，心跳间隔是5秒，程序员可以配置这个时间，心跳就是jobtracker和tasktracker沟通的桥梁，通过心跳，jobtracker可以监控tasktracker是否存活，也可以获取tasktracker处理的状态和问题，同时tasktracker也可以通过心跳里的返回值获取jobtracker给它的操作指令。
F. 执行任务。在任务执行时候jobtracker可以通过心跳机制监控tasktracker的状态和进度，同时也能计算出整个job的状态和进度，而tasktracker也可以本地监控自己的状态和进度。当jobtracker获得了最后一个完成指定任务的tasktracker操作成功的通知时候，jobtracker会把整个job状态置为成功，然后当客户端查询job运行状态时候，客户端会查到job完成的通知。
（2）
在Hadoop中，一个MapReduce作业会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由Map任务以完全并行的方式处理；框架会对Map的输出先进行排序，然后把结果输入给Reduce任务；作业的输入和输出都会被存储在文件系统中，整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经关闭的任务；MapReduce框架和分布式文件系统是运行在一组相同的节点，计算节点和存储节点都是在一起的。
MapReduce作业的处理流程简略图：
按照时间顺序包括：输入分片（input split）、map阶段、combiner阶段和reduce阶段。
输入分片（input split）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务。输入分片（input split）存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组，输入分片（input split）往往和hdfs的block（块）关系很密切；map阶段：程序员编写map函数，因此map函数效率相对好控制，而且一般map操作都是本地化操作也就是在数据存储节点上进行；Combiner阶段：是一个本地化的reduce操作，它是map运算的后续操作，主要是在map计算出中间文件前做一个简单的合并重复key值的操作；shuffle阶段：将map的输出作为reduce的输入的过程就是shuffle；reduce阶段：和map函数一样也是程序员编写的，最终结果是存储在hdfs上的。