下面结合具体的例子详述MapReduce的工作原理和过程。
以统计一个大文件中各个单词的出现次数为例来讲述，假设本文用到输入文件有以下两个：
文件1：
big data
offline data
online data
offline online data
文件2
hello data
hello online
hello offline
目标是统计这两个文件中各个单词的出现次数，很容易算出各个词出现的次数：
big：1
data：5
offline：3
online：3
hello：3
但是想象一下，如果是数以百万级的文献资料，每个文献资料数以十万字或百万字计，还能用肉眼算吗？而这正是Hadoop擅长的，对应Hadoop来说只需要定义简单的Map逻辑和Reduce逻辑，然后把输入文件和处理逻辑提交
给Hadoop即可，Hadoop将会自动完成所有的分布式计算任务。