做为一个业务马拉松爱好者和一个不太专业的IT从业者（十多年开发不会，业务略懂，没形成自己的价值体系，啥啥没心得，得过且过十几年），在马拉松的时候想到了这个对照关系。
那就随便写写，看到了博君一笑。
hadoop的map阶段，是通过transform操作，将数据进行转换，这个阶段数据都是在各个机器上，不进行shuffle操作；
跑步的map阶段，有经验的人都知道，根据起跑位置的差异，会有跑的快的人在后面；等你慢慢追上别人的时候，就是map前面人的配速，当我能跟上你的配速，那就证明map上了；
hadoop的reduce阶段，是将数据化简合并归集的过程，会涉及大量的磁盘和网络数据传输操作；
跑步的reduce阶段，跟上面的解释就差了很远。就是减速。核心思想，你必须减速了。跑步，是自己跟自己的身体、意志力搏斗的过程，会有很多小伙伴在你身边跑过，但你必须清楚自己的身体状态，该减速的时候必须减速，否则对身体的伤害是不可逆的。
写了这么多，就是去年唐山马拉松的时候瞎想的。
使用的mapreduce，是分布式数据平台计算数据的核心；
跑着的mapreduce，是自己跟自己较劲的过程，在前阶段，可以加速，map别人的配速；在后阶段，要懂得减速，根据自己身体情况reduce配速，让自己的身体能坚持跑完全程。
顺便写下，去年唐马算是跑完了，后半程到38公里脚脖疼，走了一小会儿，找志愿者喷了下云南白药慢跑过重点。进4小时。