mapreduce採用"分而治之"的思想，把對大規模資料集的操作，分發給乙個主節點管理下的各個分節點共同完成，然後通過整合各個節點的中間結果，得到最終結果。簡單地說，mapreduce就是"任務的分解與結果的彙總"。
在hadoop中，用於執行mapreduce任務的機器角色有兩個：乙個是jobtracker；另乙個是tasktracker，jobtracker是用於排程工作的，tasktracker是用於執行工作的。乙個hadoop集群中只有一台jobtracker。
在分布式計算中，mapreduce框架負責處理了並行程式設計中分布式儲存、工作排程、負載均衡、容錯均衡、容錯處理以及網路通訊等複雜問題，把處理過程高度抽象為兩個函式：map和reduce，map負責把任務分解成多個任務，reduce負責把分解後多工處理的結果彙總起來。
需要注意的是，用mapreduce來處理的資料集（或任務）必須具備這樣的特點：待處理的資料集可以分解成許多小的資料集，而且每乙個小資料集都可以完全並行地進行處理。
在hadoop中，每個mapreduce任務都被初始化為乙個job，每個job又可以分為兩種階段：map階段和reduce階段。這兩個階段分別用兩個函式表示，即map函式和reduce函式。map函式接收乙個形式的輸入，然後同樣產生乙個形式
Hadoop集群WordCount詳解
1.1 mapreduce程式設計模型 mapreduce採用 分而治之 的思想，把對大規模資料集的操作，分發給乙個主節點管理下的各個分節點共同完成，然後通過整合各個節點的中間結果，得到最終結果。簡單地說，mapreduce就是 任務的分解與結果的彙總 在hadoop中，用於執行mapreduce任...
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