MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce(归约)函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
运行程序wordcount
cd /opt/module/hadoop-2.7.3/share/hadoop/mapreduce 转入wordcount所在路径。
运行touch in.txt，创建In.txt文件，作为输入文件。
（如果in.txt是空文件，运行vi in.txt，输入内容作为被统计词频的输入文件）
输出目录/output必须不存在，程序运行后自动创建。
运行wordcount：
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /adir/in.txt output/
运行成功之后，进入/output目录，打开文件part-r-00000查看计数结果。
MapReduce提供了以下的主要功能：
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：
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；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；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，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。
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。