本文中大致的对mapreduce进行完整流程分析，map、reduce端的分析。
一、 MapReduce 简介
MapReduce源自google的一篇文章，将海量数据处理的过程拆分为map和reduce。mapreduce 成为了最早的分布式计算框架，这样即使不懂的分布式计算框架的内部运行机制的用户，也可以利用分布式的计算框架实现分布式的计算，并在hadoop上面运行。
二、 设计思想
hadoop 文件系统 ，提供了一个分布式的文件系统，但是hadoop文件系统读写的操作都涉及到大量的网络的操作，并不能很好的完成实时性比较强的任务。
但是hadoop可以给上面的应用提供一个很好的支持。比如hadoop文件系统上面可以运行mapreduce。mapreduce是一个计算的框架，mapreduce是一个分布式的计算框架，这样mapreduce利用分布式的文件系统，将不同的机器上完成不同的计算，然后就计算结果返回。这样很好的利用了分布式的文件系统。
数据分布式的存储，然后计算的时候，分布式的计算，然后将结果返回。这样的好处就是不会涉及到大量的网络传输数据。
三、原理解析
1.MapReduce完整运行流程
（1）在客户端启动一个作业。
（2） 向JobTracker请求一个Job ID。