hadoop是一种分布式系统的平台，通过它可以很轻松的搭建一个高效、高质量的分布系统，而且它还有许多其它的相关子项目，也就是对它的功能的极大扩充，包括Zookeeper,Hive,Hbase等。

    MapReduce是hadoop的核心组件之一，hadoop要分布式包括两部分，一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框，就是mapreduce,缺一不可，也就是说，可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程。

首先是hdfs，也就是hadoop的存储系统，首先hdfs是挂载在集群多个节点上，由各个集群分摊而来的，如果想要访问hdfs，可以直接使用client提供的命令，如果需要和本地文件一样则需要首先挂载到hdfs上，hadoop的client提供这个功能，执行脚本safe_mount_vfs.sh即可在client上挂载vfs。当挂载完毕之后，可以像操作本地文件一样操作hdfs上的文件了。当然，还存在网速和机房的问题。

然后看看hadoop的任务的核心，mapreduce，其实就是两个阶段，map和reduce阶段。map阶段会由hadoop平台切分输入数据，具体的切分规则可以自行制定或者编程实现，切分之后输入将会是key-value的格式，这样的格式会由标准输入读入到map程序中，各个map程序处理完之后会先将结果shuffle，也就是一个排序，排序之后按照reduce的分桶规则分配到各个reduce阶段上归并。对于一个单机而已，过程就像一个管道，如同map|sort|reduce，而对于总体而言，map之后的输入由系统自动sort，减少了外排或者归并排序的烦恼，直接得到分桶好的key和value进行操作，比单机省事多了。