大数据时代的数据分析任务比传统的数据分析任务要复杂，因为往往涉及的数据量巨大，比如要分析汇总某个大型零售商在全国的销售数据，查看某个搜索引擎的特定词条的访问日志… … 通常来讲，我们的笔记本电脑可以同时干很多事儿，比如听音乐，编辑Word文档，下载电影，这些都可以同时进行，为什么呢？因为这些程序任务所处理的数据量规模小。而对于大规模的数据处理任务来说，就不是一台电脑同时做许多任务了，而是许多电脑同时做一件任务的逻辑关系。假如你写了一个程序，然后让你的电脑来跑一个比较大的数据量（例如把百度百科上所有的词条分析一遍…）,那么你的电脑需要很长很长的时间来做这件事…大多数情况下，数据还没跑完，你的电脑就被累死了（死机…）。那么怎么办？就有人考虑到了用许多台电脑来同时完成这个任务。这就引入了并行计算的概念。
许多电脑同时做一件复杂的任务，涉及很多问题：比如，这个任务首先要分解成许多子任务，然后这些小任务要在这些电脑上面去分配，然后这些电脑完成了任务之后反馈的结果还要汇总，同时还要考虑如果这些电脑的故障异常等问题怎么去解决…MapReduce就是这样的一个编程模型，一个复杂的任务按照这个抽象的模型去实现，就可以有效进行并行计算。
这个编程模型究竟是怎样的呢？他实际上说了这样一个事儿：已知手头上有许许多多（几万也许，甚至几十万…）PC机，每一个可能很挫，但是如果这些PC机团结协作起来，可以PK一个大型的工作站。现在有个复杂的任务，需要处理海量的数据。数据在哪里？数据实际上是随机地存储于这些个PC机器上的。我们不需要统一地把数据一起存到一个超大的硬盘上，数据可以直接散布在这些个PC上，这些PC自身不仅是许许多多个处理器，也是许许多多个小硬盘。
这些PC机器分为三类，第一类称为Master，Master是负责调度的，相当于工地的工头。第二类叫Worker，相当于干活儿的工人。Woker进一步分为两种，一种Worker叫Mapper，另一种叫Reducer。假设我们有一个巨大的数据集，里面有海量规模的元素，元素的个数为M，每个元素都需要进行同一个函数处理。于是Master将M分成许多小份，然后每一份分给一个Mapper来做，Mapper干完活儿（执行完函数），将自己那一份儿活儿的结果传给Reducer。Reducer之后统计汇总各个Mapper传过来的结果，得到最后的任务的答案。当然，这是最简单的表述，因为实际上Master的任务分配过程是很复杂的，会考虑任务时间？任务是否出错？网络通讯负担等等等等许多问题，这里不作赘述。
假设原始任务的Input个数为M,output个数为N。Mapper的个数为P，Reducer的个数为R。则有关系，M〉P〉N〉R。也就是说，一个Mapper要做M/P个input的处理任务，一个Reducer要做N/R个output的汇总工作。每个output有一个编号，假设为o1,o2,o3…oN。当一个Mapper处理完自己那一份儿input之后，每个input i被处理后转化为一个中间结果m。这个m很自然地会若干output(如：m1对应o1,o3,o5) 会有贡献。每个Reducer负责一个或多个o的汇总处理。假如某个Reducer负责o1,o2,o3,那么凡是对应到o1,o2,o3的被处理过的m都会传给这个Reducer做汇总处理。
举例来说，统计一系列文档中的词频。文档数量规模很大，有1000万个文档，英文单词的总数可能只有3000（常用的）。那么input M=10000000，output N=3000。于是，我们搞了10000个PC做Mapper，100个PC做Reducer。每个Mapper做1000个文档的词频统计，统计之后把凡是和同一个word相关的统计中间结果传给同一个Reducer做汇总。比如某个Reducer负责词表中前30个词的词频统计，遍历10000个PC，这10000个Mapper PC把各自处理后和词表中前30个词汇相关的中间结果都传给这个Reducer做最终的处理分析。至此MapReduce最核心的流程已经说明白了。其实MapReduce讲的就是分而治之的程序处理理念，把一个复杂的任务划分为若干个简单的任务分别来做。另外，就是程序的调度问题，哪些任务给哪些Mapper来处理是一个着重考虑的问题。MapReduce的根本原则是信息处理的本地化，哪台PC持有相应要处理的数据，哪台PC就负责处理该部分的数据，这样做的意义在于可以减少网络通讯负担。最后补上一副经典的图来做最后的补充，毕竟，图表往往比文字更有说服力。
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