分布式计算框架MapReduce
什么是MapReduce？
MapReduce起源是2004年10月Google发表了MapReduce论文，之后由Mike Cafarella在Nutch（爬虫项目）中实现了MapReduce的功能。它的设计初衷是解决搜索引擎中大规模网页数据的并行处理问题，之后成为Apache Hadoop的核心子项目。
它是一个面向批处理的分布式计算框架；在分布式环境中，MapReduce程序被分为Map（映射）阶段和Reduce（化简）阶段。
它的第一个核心思想，移动计算而非移动数据。在分布式环境中，数据是被拆分，然后存储到不同的节点，海量数据的情况下，这些数据的移动会造成非常大的开销，于是MapReduce将任务分发到数据所在的节点进行运算，这个阶段称为Map。各个节点的计算任务，因为使用的是部分数据，所以计算得到的结果，一定是部分结果；那就需要对这些部分结果进行汇总，这个汇总阶段称为Reduce。
整个的运算流程，是拆分到不同节点进行的，所以这也是它第二个核心思想的体现：分而治之，并行计算。
基本特点
首先作为分布式的计算框架，和其它大数据组件一样，拥有良好的扩展性和高容错的特性。其次，计算跟着数据走，这是大数据计算引擎常见的设计方式
