MR计算框架特点
1.数据划分和计算任务调度:
系统自动将一个作业(Job)待处理的大数据划分为很多个数据块，每个数据块对应于一个计算任务(Task)，并自动 调度计算节点来处理相应的数据块。作业和任务调度功能主要负责分配和调度计算节点(Map节点或Reduce节点)，同时负责监控这些节点的执行状态，并 负责Map节点执行的同步控制。
2.数据/代码互定位（数据本地化策略）
为了减少数据通信，一个基本原则是本地化数据处理，即一个计算节点尽可能处理其本地磁盘上所分布存储的数据，这实现了代码向 数据的迁移（Hadoop移动的是运算，而不是数据）;当无法进行这种本地化数据处理时，再寻找其他可用节点并将数据从网络上传送给该节点(数据向代码迁移)，但将尽可能从数据所在的本地机架上寻 找可用节点以减少通信延迟。
3.系统优化
为了减少数据通信开销，中间结果数据进入Reduce节点前会进行一定的合并处理（Combiner）;一个Reduce节点所处理的数据可能会来自多个 Map节点，为了避免Reduce计算阶段发生数据相关性，Map节点输出的中间结果需使用一定的策略进行适当的划分处理（分区策略），保证相关性数据发送到同一个 Reduce节点;此外，系统还进行一些计算性能优化处理，如对最慢的计算任务采用多备份执行、选最快完成者作为结果（推测执行机制）。
4.出错检测和恢复:
以低端商用服务器构成的大规模MapReduce计算集群中，节点硬件(主机、磁盘、内存等)出错和软件出错是常态，因此 MapReduce需要能检测并隔离出错节点，并调度分配新的节点接管出错节点的计算任务。同时，系统还将维护数据存储的可靠性，用多备份冗余存储机制提 高数据存储的可靠性，并能及时检测和恢复出错的数据。