MapReduce源于Google一篇论文，它充分借鉴了“分而治之”的思想，将一个数据处理过程拆分为主要的Map(映射)与Reduce(归约)两步。简单地说，MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。
MapReduce （MR） 是一个基于磁盘运算的框架，贼慢，慢的主要原因：
1）MR是进程级别的，一个MR任务会创建多个进程（map task和reduce task都是进程），进程的创建和销毁等过程需要耗很多的时间。
2）磁盘I/O问题, MapReduce作业通常都是数据密集型作业，大量的中间结果需要写到磁盘上并通过网络进行传输，这耗去了大量的时间。
注：mapreduce 1.x架构有两个进程：
JobTracker ：负责资源管理和作业调度。
TaskTrachker：任务的执行者。运行 map task 和 reduce task。
在2.x的时候由yarn取代他们的工作了。