MapReduce的核心是：分而治之，并行处理；以及其调度和处理数据的自动化。 

MR中主要是Map和Reduce两个阶段，其中基本流程是：

　　1、mr的数据处理单位是一个split，一个split对应一个map任务，处理时会有多个map任务同时运行；当map从HDFS上读取一个split时，这里会有“移动计算，不移动数据”的机制来减少网络的数据传输，使得效率能最大化；

　　2、获取到split时，默认会以TextInputFormat的格式读入，文件中的字符位置的偏移量作为 key，以及每一行的数据作为 value；

　　3、之后则进入map函数中进行处理，这个阶段可以获取需要的数据并加以处理，并以key value的形式写出，作为后面reduce函数的输入；

　　4、map到reduce之间会有一个shuffle的过程，大致过程是把不同key利用partitioner分散到各个reduce节点上去；

　　5、在reduce上会先通过 比较排序（前面shuffl会有预排序） 进行文件的归并，之后进行reduce函数，在每个reduce函数中key是唯一的，对应的value则是一个 Iterable接口类型，通过Iterable可以遍历所有当前key对应的所有value；

　　6、之后在reduce中对数据进行处理后，利用OutputFormat对处理后的key value保存到HDFS上即完成了整个流程。

MR基本的运作流程