MapReduce分布式计算框架
基本流程：
1，大数据经split划分成大小相等的数据块（数据块的大小一般等于HDFS一个块的大小）以及用户作业程序。
2，系统中有一个负责调度的Master节点和许多的Map工作节点，Reduce工作节点
3，用户作业程序提交给Master节点，Master节点寻找合适的Map节点，并将数据传给Map节点，并且Master也寻找合适的Reduce节点并将数据传给Reduce节点
4，Master节点启动Map节点执行程序，Map节点尽可能的读取本地或本机架上的数据块进行计算。（数据本地化是Mapreduce的核心特征）
5，每个Map节点处理读取的数据块，并做一些数据整理，并且将中间结果放在本地而非HDFS中，同时通知Master节点Map工作完成，并告知中间结果的存储位置。
6，Master节点等所有Map工作完成后，开始启动Reduce节点，Reduce节点通过Master节点掌握的中间结果的存储位置来远程读取中间结果。
7，Reduce节点将中间结果处理后将结果输出到一个文件中。
从用户作业程序角度来看：
一个作业执行过程中有一个Jobtracker和多个Tasktracker，分别对应于HDFS中的namenode和datanode。Jobclient在用户端把已配置参数打包成jar文件存储在HDFS，并把存储路径提交给Jobtracker，然后Jobtracker创建每一个Task，并且分发到Tasktracker服务中去执行。