MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算，其主要思想就是Map(映射)和Reduce(化简)。MapReduce的创意和灵感来源于函数式编程，在函数式编程中，map对列表的每个元素执行操作或函数。例如：列表[1,2,3,4]上执行 multiple-by-two 函数会产生另一个列表[2,4,6,8]，执行时，原列表不被改变。函数式编程认为，应当保持数据不可变，避免在多个进程或线程间共享数据。这意味着，这个函数虽然简单，但可以通过两个或更多线程在同一列表上同时执行，线程间互不影响，因为列表本身未被改变。MapReduce是用来进行海量数据的并行计算的，需要将工作分配到大量的机器上去做，如果组件间可共享数据，那么数据节点间的数据同步会使系统变得低效且不可靠。实际上，MapReduce上的数据元素是不可变的，即便改变也不会反馈到输入文件，节点间通信只在新的键值对输出时发生，Hadoop会把输出键值对传到下一个阶段。从概念上讲，MapReduce程序将输入数据列表转变成输出数据列表。一个MapReduce程序会执行两次数据转换操作，一次map,一次reduce。还是举个例子吧