MapReduce，包括两个单词：Map&Reduce，是对大规模数据处理过程中的两个关键阶段，Map阶段将任务分解成多个任务并行完成，Reduce阶段把各部分的成果汇总回来。整个数据处理过程简化如下图五部分。
在Mapper处理过程中，为了减少最后Reduce的工作量，map函数结束之后还有一个被称为本地Reduce的combine过程，功能跟Reduce类似，对Map的结果（中间键值对）进行了汇总处理；除此之外还有个叫shaffle的过程，本意是洗牌，功能是把map结果按照Key值分为R分，对应R个Reducer，这个过程一般使用哈希算法，即Hash（key） mod R。
各个Mapper的输出结果写入本地磁盘的不同分区（待整个MapReduce完成之后，本地磁盘中Mapper产生的中间数据可以直接删除），Reducer需要从Mapper获取自己对应的Key值区间的中间结果，执行Reduce，得到最终结果。一个Reducer对应一个输出，因此R个Reducer就有R个结果。若结果需要进一步处理，这些结果又会作为输入数据进入下一个MapReduce过程。
整个过程中，数据是以键值对的形式存在的<Key,Value>，因此解决问题首先要确定Key和Value，然后实现Map和Reduce。