作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在这篇文章中，我们将学习如何利用 Hadoop 的 MapReduce 编程模型进行分布式计算，并提出一些解决实际问题的经验。MapReduce 是 Hadoop 中的一种编程模型，它把一个大的任务分成多个小任务，并通过 Map 和 Reduce 操作把它们映射到不同的节点上执行，最后再汇总得到结果。正如它的名字一样，MapReduce 模型由两个阶段组成，分别是 Map 和 Reduce。
首先，Map 将输入数据集中的每一个元素映射成为一对键值对（key-value pair），其中 key 为元素的一个特征或标识符，而 value 为该特征的值。然后，所有的键值对会根据 key 被排序、分组，并分配到相同的机器上，然后这些机器上的进程会读取自己所分配到的键值对。其次，Reduce 将各个节点上的键值对合并起来，生成最终的输出结果。
因此，整个过程可以概括如下：
1） 数据集输入到 HDFS (Hadoop Distributed File System)
2） Map 函数处理输入的数据，产生中间键值对
3） Shuffle 和 Sort 操作：当各个 mapper 产生中间键值对后，需要进行 shuffle 和 sort 操作，shuffle 可以理解为数据的重新分配，sort 就是对 mapper 生产的中间键值对进行整体排序。
4） Reducer 对中间键值对进行合并，产生最终结果
5） 输出结果
基于以上步骤，MapReduce 编程模型使得巨大的海量数据集可以在集群上快速地进行分