map()函数把输入数据进行切割(比如分为M块)之后，分布到不同的机器上执行(例如前面介绍的单词统计例子，可以把每一个文件分配到一台机器上执行)。Reduce()函数通过产生的键key(例如可以根据某种分区函数(比如hash(key) mod R)，R的值和分区函数都是由用户指定)将map()的结果集分成R块，然后分别在R台机器上执行。

图2.15是MapReduce算法示意图。当用户程序调用MapReduce函数时，就会引起如下的操作。

http://s14/middle/7eb42b5aga53de7ea171d&690

(1) MapReduce函数库首先把输入文件分成M块，每块大概16MB到64MB。接着在集群的机器上执行处理程序。

如图2.14所示，MapReduce算法运行过程中有一个主控程序，称为master。主控程序会产生很多作业程序，称为worker。并且把M个map任务和R个reduce任务分配给这些worker，让它们去完成。

(2) 被分配了map任务的worker读取并处理相关的输入(这里的输入是指已经被切割的输入小块splite)。它处理输入的数据，并且将分析出的键/值(key/value)对传递给用户定义的reduce()函数。map()函数产生的中间结果键/值(key/value)对暂时缓冲到内存。

(3) map()函数缓冲到内存的中间结果将被定时刷写到本地硬盘，这些数据通过分区函数分成R个区。这些中间结果在本地硬盘的位置信息将被发送回master，然后这个master负责把这些位置信息传送给reduce()函数的worker。

(4) 当master通知了reduce()函数的worker关于中间键/值(key/value)对的位置时，worker调用远程方法从map()函数的worker机器的本地硬盘上读取缓冲的中间数据。当reduce()函数的worker读取到了所有的中间数据，它就使用这些中间数据的键(key)进行排序，这样可以使得相同键(key)的值都在一起。如果中间结果集太大了，那么就需要使用外排序。

(5) reduce()函数的worker根据每一个中间结果的键(key)来遍历排序后的数据，并且把键(key)和相关的中间结果值(value)集合传递给reduce()函数。reduce()函数的worker最终把输出结果存放在master机器的一个输出文件中。

(6) 当所有的map任务和reduce任务都已经完成后，master激活用户程序。在这时，MapReduce返回用户程序的调用点。

(7) 当以上步骤成功结束以后，MapReduce的执行数据存放在总计R个输出文件中(每个输出文件都是由reduce任务产生的，这些文件名是用户指定的)。通常，用户不需要将这R个输出文件合并到一个文件，他们通常把这些文件作为输入传递给另一个MapReduce调用，或者用另一个分布式应用来处理这些文件，并且这些分布式应用把这些文件看成为输入文件由于分区(partition)成为的多个块文件。

---来源：http://book.51cto.com/art/201012/236722.htm