用自己的话概况一下
MapReduce是一个基于集群的计算平台，是一个简化分布式编程的计算框架，是一个将分布式计算抽象为Map和Reduce两个阶段的编程模型。（这句话记住了是可以用来装逼的）
基本概念–job和task
作业job是客户端要求执行的一个工作单元
– 输入数据、MapReduce程序、配置信息
• 任务task是MapReduce将作业拆成的小单元
– map任务和reduce任务
• Job Tracker节点（master）
– 调度task在Task Tracker上运行，协调所有作业运行
– 如果一个task失败，Job Tracker指定一个Task Tracker重新开始
• Task Tracker节点（worker）
– 执行任务，发送进度报告
分片的定义
– MapReduce把输入的数据划分成等长的小数据块，称为输入分片input split，简称分片
• 分片大小
– 分片越小，负载越平衡
– 异构时根据计算机性能分配任务个数
– 失败重启更加平衡
– 分片越小，框架开销越大
– 每个分片一个map任务
– 管理分配的总时间和构建map任务时间变大
– 默认HDFS块大小，128MB
• 计算数据本地化
– 在本地存有HDFS数据的节点上运行map任务
图解：
MapReduce详细过程
• 一个split（切片）起一个map任务
• map输出时会先将输出中间结果写入到buffer中 • 在buffer中对数据进行partition（分区，partition数为reduce数）和基于key的sort（排序），达到阈
值后spill到本地磁盘
• 在map任务结束之前，会对输出的多个文件进行merge（合并），合并成一个文件
• 每个reduce任务会从多个map输出中拷贝自己的partition
• reduce也会将数据先放到buffer中，达到阈值会写到磁盘
• 当数据该reduce的map输出全部拷贝完成，合并多个文件成一个文件，并保持基于key的有序
• 最后，执行reduce阶段，运行我们实现的reduce中化简逻辑，最终将结果直接输出到HDFS中
可以参考这：
https://www.jianshu.com/p/ca165beb305b
