mapreduce简介：http://www.aboutyun.com/thread-5541-1-1.html
mapreduce资料：http://wiki.baidu.com/pages/viewpage.action?pageId=67279703
mapreduce作业流程：https://blog.csdn.net/py_123456/article/details/79695377
上图是论文里给出的流程图。一切都是从最上方的user program开始的，user program链接了MapReduce库，实现了最基本的Map函数和Reduce函数。图中执行的顺序都用数字标记了。
1.MapReduce库先把user program的输入文件划分为M份（M为用户定义），每一份通常有16MB到64MB，如图左方所示分成了split0~4；然后使用fork将用户进程拷贝到集群内其它机器上。
2.user program的副本中有一个称为master，其余称为worker，master是负责调度的，为空闲worker分配作业（Map作业或者Reduce作业），worker的数量也是可以由用户指定的。
3.被分配了Map作业的worker，开始读取对应分片的输入数据，Map作业数量是由M决定的，和split一一对应；Map作业从输入数据中抽取出键值对，每一个键值对都作为参数传递给map函数，map函数产生的中间键值对被缓存在内存中。
4.缓存的中间键值对会被定期写入本地磁盘，而且被分为R个区，R的大小是由用户定义的，将来每个区会对应一个Reduce作业；这些中间键值对的位置会被通报给master，master负责将信息转发给Reduce worker。
5.master通知分配了Reduce作业的worker它负责的分区在什么位置（肯定不止一个地方，每个Map作业产生的中间键值对都可能映射到所有R个不同分区），当Reduce worker把所有它负责的中间键值对都读过来后，先对它们进行排序，使得相同键的键值对聚集在一起。因为不同的键可能会映射到同一个分区也就是同一个Reduce作业（谁让分区少呢），所以排序是必须的。
6.reduce worker遍历排序后的中间键值对，对于每个唯一的键，都将键与关联的值传递给reduce函数，reduce函数产生的输出会添加到这个分区的输出文件中。
6.当所有的Map和Reduce作业都完成了，master唤醒正版的user program，MapReduce函数调用返回user program的代码。
所有执行完毕后，MapReduce输出放在了R个分区的输出文件中（分别对应一个Reduce作业）。用户通常并不需要合并这R个文件，而是将其作为输入交给另一个MapReduce程序处理。整个过程中，输入数据是来自底层分布式文件系统（GFS）的，中间数据是放在本地文件系统的，最终输出数据是写入底层分布式文件系统（GFS）的。而且我们要注意Map/Reduce作业和map/reduce函数的区别：Map作业处理一个输入数据的分片，可能需要调用多次map函数来处理每个输入键值对；Reduce作业处理一个分区的中间键值对，期间要对每个不同的键调用一次reduce函数，Reduce作业最终也对应一个输出文件。
总结：
通过以上你是否了解什么是MapReduce了那，什么是key,怎么过滤有效数据，怎么得到自己想要的数据。
MapReduce是一种编程思想，可以使用java来实现，C++来实现。Map的作用是过滤一些原始数据，Reduce则是处理这些数据，得到我们想要的结果，比如你想造出番茄辣椒酱。也就是我们使用hadoop，比方来进行日志处理之后，得到我们想要的关心的数据
MapReduce架构：
上图为mapreduce的调度原理。 Client 与MapReduce 1.0的Client类似，用户通过Client与YARN 交互，提交MapReduce作业，查询作业运行状态，管理作业等。 MRAppMaster 功能类似于 1.0中的JobTracker，但不负责资源管理。功能包括：任务划分、资源申请并将之二次分配个Map Task和Reduce Task、任务状态监控和容错。 MRAppMaster有较好容错性。一旦运行失败，由YARN的ResourceManager负责重新启 动，最多重启次数可由用户设置，默认是2次。一旦超过最高重启次数，则作业运行失败。Map Task/Reduce Task 周期性向MRAppMaster汇报心跳。一旦Task挂掉，则MRAppMaster将为之重新申请资源， 并运行之。最多重新运行次数可由用户设置，默认4次。