下面的圖來自南京大學計算機系黃宜華老師開設的mapreduce課程的課件，這裡稍作整理和 總結。
本文旨在對接觸了mapreduce之後，但是對mapreduce的工作流程仍不是很清楚的人員，當然包括博主自己，希望與大家一起學習。
mapreduce借鑑了函式式程式語言lisp中的思想，lisp(list processing)是一種列表處理語言，可對列表元素進行整體處理。
如：(add #(1 2 3 4) #(4 3 2 1))
將產生結果：
#(5 5 5 5)
mapreduce之所以和lisp類似，是因為mapreduce在最後的 reduce階段也是以key為分組進行列的運算。
下面這幅圖就是mapreduce的工作原理
1）首先文件的資料記錄(如文字中的行，或資料**中的行)是以「鍵值對」的形式傳入map 函式，然後map函式對這些鍵值對進行處理(如統計詞頻)，然後輸出到中間結果。
2）在鍵值對進入reduce進行處理之前，必須等到所有的map函式都做完，所以既為了達到這種同步又提高執行效率，在mapreduce中間的過程引入了barrier(同步障)
在負責同步的同時完成對map的中間結果的統計，包括a. 對同乙個map節點的相同key的value值進行合併，b. 之後將來自不同map的具有相同的key的鍵值對送到同乙個reduce進行處理。
3）在reduce階段，每個reduce節點得到的是從所有map節點傳過來的具有相同的key的鍵值對。reduce節點對這些鍵值進行合併。
詞頻統計就是統計乙個單詞在所有文字中出現的次數，在hadoop中的事例程式就是wordcount，俗稱hadoop程式設計的"hello world".
因為我們有多個文字，所以可以並行的統計每個文字中單詞出現的個數，然後最後進行合計。
所以這個可以很好地體現map，reduce的過程。
可以發現，這張圖是上面那張圖的進一步細化，主要體現在：
1）combiner 節點負責完成上面提到的將同乙個map中相同的key進行合併，避免重複傳輸，從而減少傳輸中的通訊開銷。
2）partitioner節點負責將map產生的中間結果進行劃分，確保相同的key到達同乙個reduce節點.
MapReduce工作原理
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