1. MapReduce是Hadoop的一个核心技术、是一个基于分布式的对大数据集进行并行处理的一个计算框架。

2. 核心思想是移动计算而非数据。

3. 整个计算流程分为两个阶段，一个是map阶段，一个是reduce阶段

- map阶段 一个mapreduce作业在map阶段会先对数据进行逻辑分片处理，一个逻辑分片对应一个MapTask。

每一个MapTask在处理数据的时候，都会将每一行数据解析成键值对的形式，作为输入。

输入给map函数。map函数处理后，也会以键值对的形式作为输出。

之后会对数据进行分区，排序等处理

- reduce阶段 在进入reduce阶段之前。

reduceTask会将自己要处理的分区数据fetch到reduceTask所在的机器节点上,然后以键值对