MapReduce是一个典型的分布式批处理引擎，具有良好的扩展性与容错性以及高吞吐率等。
编程思想：核心思想是分而治之，即将一个分布式计算过程拆解成两个阶段，Map阶段和Reduce阶段。
MapReduce的编程组件：
1.Mapper：Mapper中封装了应用程序的数据处理逻辑，为了简化接口，MapReduce要求所有存储在底层分布式文件系统上的数据均要解释成<key,value>的形式，并以迭代方式以此交给Mapper中的map函数处理，产生另外一些<key,value>。
2、Reducer：主要作用是基于Mapper产生的结果进行汇总操作，产生最终结果。
3、InputFormat：主要用于描述输入数据的格式
数据拆分（按照某种策略分成若干个split，以便确定Map task个数以及对应的Split）
为Mapper提供输入数据（给定某个split，能够将其解析成一系列<key,value>对）
（1）、TextInputFormat：专为文本文件格式，按照数据量大小将输入文件或目录拆分成split，并以行为单位将split桩长一系列<key、value>对。eg：一个文件1G，默写情况下TextInputFormat将其分成1024M/128M=8个split，进而启动8个Map Task处理。
（2）、SequenceFileInputFormat：针对二进制文件格式
4、Partitioner：作用是对Mapper产生的中间结果进行分片，以便将同一组的数据交给同一个Reduce处理，它直接影响Reduce阶段的负载均衡。MapReduce默认采用HashPartitioner基于一种哈希值的分片方法，能够将相同的key交给同一个Reduce Task处理。
5、OutputFormat：用于描述输出数据的格式，能够将用户提供的<key，value>写入特定的格式文件中。
6、可选组件（Combiner）：一个性能优化组件，可看作Map端的local reducer，它通常给Reducer的逻辑是一样的，运行在Map Task中，主要作用是对Mapper输出结果做一个局部聚集，以减少本地磁盘写入量和网络数据传输量，并减少Reducer计算压力。