说明：

下面的图来自南京大学计算机系黄宜华老师开设的mapreduce课程的课件，这里稍作整理和 总结。

本文旨在对接触了mapreduce之后，但是对mapreduce的工作流程仍不是很清楚的人员，当然包括博主自己，希望与大家一起学习。

mapreduce的原理

MapReduce借鉴了函数式程序设计语言Lisp中的思想，Lisp(List processing)是一种列表处理语言，可对列表元素进行整体处理。

如：(add #(1 2 3 4) #(4 3 2 1))   将产生结果：#(5 5 5 5)

mapreduce之所以和lisp类似，是因为mapreduce在最后的 reduce阶段也是以key为分组进行列的运算。

下面这幅图就是mapreduce的工作原理

1）首先文档的数据记录(如文本中的行，或数据表格中的行)是以“键值对”的形式传入map 函数，然后map函数对这些键值对进行处理(如统计词频)，然后输出到中间结果。

2）在键值对进入reduce进行处理之前，必须等到所有的map函数都做完，所以既为了达到这种同步又提高运行效率，在mapreduce中间的过程引入了barrier(同步障)

在负责同步的同时完成对map的中间结果的统计，包括 a. 对同一个map节点的相同key的value值进行合并，b. 之后将来自不同map的具有相同的key的键值对送到同一个reduce进行处理。

3）在reduce阶段，每个reduce节点得到的是从所有map节点传过来的具有相同的key的键值对。reduce节点对这些键值进行合并。

以词频统计为例。

词频统计就是统计一个单词在所有文本中出现的次数，在hadoop中的事例程序就是wordcount，俗称hadoop编程的"hello world".

因为我们有多个文本，所以可以并行的统计每个文本中单词出现的个数，然后最后进行合计。

所以这个可以很好地体现map，reduce的过程。

可以发现，这张图是上面那张图的进一步细化，主要体现在：

1）Combiner 节点负责完成上面提到的将同一个map中相同的key进行合并，避免重复传输，从而减少传输中的通信开销。

2）Partitioner节点负责将map产生的中间结果进行划分，确保相同的key到达同一个reduce节点.