MapReduce原理可以用一个成语概括“分而治之”，Map端主要进行数据转换、清洗，Reduce端进行具体的计算。官方描述的过程如下所示。
所有的数据都是存储在hdfs上，是一个个的block块。Map端输入block数据块，经过接口InputFormat类（jave的一个类），主要有两个功能对block数据块进行split（也解决了一个跨block的问题）和用record记录物理块，即数据分割Data Splits，另一功能是RecordReader记录的读取，方便调用map函数时先执行记录的读取，将map和记录的数据串起来，再执行map函数（该函数是需要我们自己开发的）。map出来的数据（key，value）会存储在buffer in memory内存中，在这里会有一个partition，对key进行hash取模，所以buffer in memory中的数据是三元组的形式（partition，key，value），buffer in memory的大小一般为100M，当达到阈值80%时，会将这80%的数据锁住，通过溢写线程对这部分数据溢写，写出来的位置都是在map所在进程的物理机的本地磁盘上；还会存在另外一个从map到缓存区的线程，主要负责缓存区中剩余20%数据的写操作，所以最后一个文件可能不足80M。在buffer in memory中还会执行一次Combiner 、sort对key排序的操作，对同一个key进行合并（相同的key提前执行一次reduce，这样写出的数据就会减少，合并的过程中产生的数据量会变小，整个网络传输的数据量就会降低，缩短了传输时间），之后对这些文件相同的partition进行merge合并，最终生成如图所示的map阶段的大文件，其他的map也会进行相同的操作。
Reduce端在reducetask执行之前的工作就是不断地拉取每个map task的最终结果，即copy过程，reduce进程会启动数据的copy线程（fetcher），通过HTTP方式请求map端的输出文件。然后对从不同地方拉取过来的数据不断地做merge，即merge阶段，Copy过来的数据会先放入buffer in memory内存缓冲区中，同map阶段的内存缓冲区一样，满80%之后开始写出文件。merge的三种形式：1)内存到内存 2)内存到磁盘 3)磁盘到磁盘。默认情况下第一种形式不启用，当内存中的数据量到达一定阈值，就启动内存到磁盘的merge。这个过程中若设置Combiner，也是会启用的，然后在磁盘中生成了众多的溢写文件。第二种merge方式一直在运行，直到没有map端的数据时才结束，然后启动第三种磁盘到磁盘的merge方式生成最终的文件。不断地merge后，最后会生成一个“最终文件”。该文件可能存在于磁盘上，也可能存在于内存中。默认情况下，这个文件是存放于磁盘中的。最后执行Reducer，通过接口OutputFormat类把结果存到HDFS上。
关于Shuffle的理解
从Map输出到Reduce输入的整个过程广义地称为Shuffle过程。包括map端的Shuffle过程和reduce端的Shuffle过程，在Map端包括partition、sort、spill、merge、combiner、disk等，在Reduce端包括copy、memory、sortcombiner过程。