Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序。编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据集。
MapReduce 作业通过将输入的数据集拆分为独立的块，这些块由 map 以并行的方式处理，框架对 map 的输出进行排序，然后输入到 reduce 中。MapReduce 框架专门用于 <key，value> 键值对处理，它将作业的输入视为一组 <key，value> 对，并生成一组 <key，value> 对作为输出。输出和输出的 key 和 value 都必须实现 Writable 接口。
这里以词频统计为例进行说明，MapReduce 处理的流程如下：
K1 行数，V1 表示对应行的文本内容；List(K2,V2)，其中 K2 代表每一个单词，由于是做词频统计，所以 V2 的值为 1，代表出现 1 次；Mapping 操作可能是在不同的机器上并行处理的，所以需要通过 shuffling 将相同 key 值的数据分发到同一个节点上去合并，这样才能统计出最终的结果，此时得到 K2 为每一个单词，List(V2) 为可迭代集合，V2 就是 Mapping 中的 V2；Reducing 对 List(V2) 进行归约求和操作，最终输出。MapReduce 编程模型中 splitting 和 shuffing 操作都是由框架实现的，需要我们自己编程实现的只有 mapping和 reducing，这也就是 MapReduce 这个称呼的来源。
