MapReduce是一种编程模型，始于：Dean, Jeffrey & Ghemawat, Sanjay (2004). "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters"。主要应用于大规模数据集的并行运算。其将并行计算简化为Map和reduce过程，极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。程序员只需要指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，然后指定并发的Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
MapReduce 的根源是函数性编程中的 map 和 reduce 函数。它由两个可能包含有许多实例（许多 Map 和 Reduce）的操作组成。Map 函数接受一组数据并将其转换为一个键/值对列表，输入域中的每个元素对应一个键/值对。Reduce 函数接受 Map 函数生成的列表，然后根据它们的键（为每个键生成一个键/值对）缩小键/值对列表。其流程概念图如下：
一个典型的Map-Reduce过程如下：
Input->Map->Patition->Reduce->Output
Input Phase
输入的数据需要以一定的格式传递给Mapper的，格式有多种，数据一般分布在多台机器。
Map Phase
对输入的数据进行处理，输出的是key、value的集合。
Partition Phase
把Mapper任务输出的中间结果按key的范围划分成R份（R是预先定义的Reduce任务的个数），默认的划分算法是"(key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numPartitions"，这样保证了某一范围的key一定是由某个Reducer来处理。
Reduce Phase
Reducer获取Mapper输出的中间结果，作为输入对某一key范围区间进行处理。
Output Phase
Reducer的输出格式和Mapper的输入格式是相对应的，当然Reducer的输出还可以作为另一个Mapper的输入继续进行处理。
MapReduce的优缺点：
主要有两个方面：
1. 通过MapReduce这个分布式处理框架，不仅能用于处理大规模数据，而且能将很多繁琐的细节隐藏起来，比如，自动并行化、负载均衡和灾备管理等，这样将极大地简化程序员的开发工作;
2. MapReduce的伸缩性非常好，也就是说，每增加一台服务器，其就能将差不多的计算能力接入到集群中，而过去的大多数分布式处理框架，在伸缩性方面都与MapReduce相差甚远。而 MapReduce最大的不足则在于，其不适应实时应用的需求
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