1.总述
我们知道分布式的主要作用是拆分任务，分发给集群中的pc来并行处理。对于这个功能而言，于是引起了如下几个问题或者说分布式系统需要实现的几个功能点：
- 如何分发任务——那必然设计到多机通讯的RPC功能，当然有很多成熟的RPC框架可以使用，如阿里巴巴的hsf、dubbo（开源）、Facebook的thrift（开源）、Google grpc（开源）、Twitter的finagle（开源）等。
- 如何处理高并发场景下的并行计算——那必然设计到并发控制、负载均衡、多线程等
- 如何面临子任务失败的问题——那必然涉及到复制容错的实现
- 如何处理大批量数据——大数据下，内存肯定存不下，必然涉及到存储功能、数据持久化功能的实现
- 如何处理多服务器场景下，由于某任务需要多系统配合，必然涉及到多阶段任务提交，那如果某个系统在任务执行完成但是还没响应之前，该系统服务器就宕机了，这样就带来了数据的不一致问题——于是需要解决一致性问题。
更详细的解释一下一致性问题：
2.MapReduce
对于上面提到的功能点，有很多不同的分布式系统来解决这些问题，其中MapReduce就是一个成熟的分布式架构系统。下面从这篇经典的MapReduce论文中来简单理解一下：
当用户程序通过调用MapReduce从而提交程序到分布式集群中处理任务计算时，下面是具体的执行步骤：
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首先是MapReduce会对要处理的数据进行分割，按照用户指定的大小（HDFS中默认是64MB）进行分割，每一个piece对应一个map。
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然后copy用户处理程序（包括了MapReduce本身，用户处理程序本身就是通过调用MapReduce执行的）到集群的PC中。
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在众多copy用户处理程序的PC中有一个特殊的PC便是master（完成MapReduce的master程序功能），负责给其它闲置PC（Worker）分配任务（map或者reduce），所以得涉及到RPC，以及负责展示各个任务程序的处理进度等。
由于master要及时了解到所有的worker的状态信息，因此需要在其内部维持一个数据机构来保存所有还活着的worker节点。worker节点通过不断的心跳汇报(HeartBeat)来和Master通信，Master把收到心跳汇报的worker节点看做是目前存活的，否则就说明worker节点挂掉了。除了维持存活性以外，Master节点通常还会把需要执行的命令通过心跳返回给worker节点，worker节点接收到后执行Master发来的命令，完成一次交互。
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然后对于每个执行map的worker，可能会不断接受到任务处理通知，从而进行数据处理（如partition，按照key mod NReduce进行分组，每一个Reduce要收集所有map中同一partition的键值对数据），这样将处理好的数据不断放到buffer中，当buffer过大则会发生溢写操作（一般在溢写前都会进行sort、combine操作），写入到中间结果文件，然后返回中间结果文件的位置给master。
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对于每个执行reduce任务的worker，上面说过会收集所有map的中间结果文件，然后进行sort操作（虽然在map溢写时已经做过排序操作，但是由于收集到的是多个不同map的数据，虽然单个map有序，但多个map所形成的中间结果集合则是无序的了），当数据量超过内存，也会发生溢写操作（当然可能也会涉及到merge、combine等操作）。
其实上面的map和reduce阶段的partition、sort、combine、merge等都属于shuffle的范畴。
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当所有的map任务和reduce任务完成后，MapReduce就会返回用户代码，按照用户程序指定的方式执行下一轮操作。
