1、首先我们在Map程序中会接受到这批文档每一行的数据，然后我们编写的Map程序把这一行按空格切开成一个数组。并对这个数组遍历按1用标准的输出输出来，代表这个单词出现了一次。在Reduce中我们来统计单词的出现频率。
2、我们将编写一个简单的 MapReduce 程序，使用的是C-Python，而不是Jython编写后打包成jar包的程序。我们的这个例子将模仿 WordCount 并使用Python来实现，例子通过读取文本文件来统计出单词的出现次数。
3、在编写MapReduce程序时，用户分别通过InputFormat和OutputFormat指定输入和输出格式，并定义Mapper和Reducer指定map阶段和reduce阶段的要做的工作。
4、上面描述的过程是从数据流角度看。而从系统角度看，MapReduce运行用户编写的应用程序过程如下：用户启动MapReduce后，程序会被部署到不同的机器上去。
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），是它们的主要思想，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。
v. 再生；复制；生殖v. (动词)详细解释 reproduce的基本意思是“复制”。可表示“繁殖后代”“翻印”“再版”“再生”等。reproduce可用作及物动词，也可用作不及物动词。用作及物动词时接名词或代词作宾语。
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（化简）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。
mapreduce工作流程如下：输入分片（input split）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务，输入分片（input split）存储的并非数据本身。
MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，作为自己的输入数据，调用自己的方法，最后输出到HDFS的文件中。
Shuffle先后分为Map端Shuffle和Reduce端Shuffle Map端Shuffle经历如下过程 输入数据是由RecordReader处理得到的key-value，然后给到Map任务，Map函数由用户自定义，输出是list(key， value)。
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），是它们的主要思想，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。
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)，是它们的首要思维，都是从函数式编程言语里借来的，还有从矢量编程言语里借来的特性。
MapReduce是Google公司的Jeff Dean等人提出的编程模型，用于大规模数据的处理和生成。从概念上讲，MapReduce处理一组输入的key/value对(键值对)，产生另一组输出的键值对。
概念Map(映射)和Reduce(化简)，和他们的主要思想，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。他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。
mapreduce程序是用java写的，写好传到linux系统里，使用hadoop相关命令运行就行了。
首先我们在Map程序中会接受到这批文档每一行的数据，然后我们编写的Map程序把这一行按空格切开成一个数组。并对这个数组遍历按1用标准的输出输出来，代表这个单词出现了一次。在Reduce中我们来统计单词的出现频率。
其实，一次mapreduce过程就包括上图的6个步骤，input、splitting、mapping、shuffling、redecing、final redult。
楼主你好，下面这篇博客介绍了在Hadoop上编写MapReduce程序的基本方法，包括MapReduce程序的构成，不同语言开发MapReduce的方法等。因为涉及了很多代码，直接看原文会比较方便。
都可以，简单的直接用txt打开java文件， 写好后打包成class文件， 就可以运行了。
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