1、什么是mapreduce
mapreduce是hadoop自帶的分布式計算框架。
2、mapreduce的基本思想
2.1、能夠解決什么問題
假設一個場景：一個電商系統，統計某個手機號的用戶的上行和下行流量。
如果通過一個節點的計算機，對各個datanode上的文件進行掃描，將結果統計到一個hashmap中，這樣的
方式存在受網絡IO限制、執行速度慢、耗時、單台計算機存儲容量瓶頸等問題。
2.2、解決方法
既然挪動數據到一台計算機進行統計走不通，那么可以考慮在各個節點都運行mapreduce的統計程序，首
先對每個節點進行map操作（單獨統計），然后將map進行reduce（數據匯總），這里map階段比較容易且
運行速度快，而red，這里這里暫時不做研究。
2.3、基本思想
3、mapreduce、storm、spark三者的關系
這三者都是分布式計算框架，都可用於hadoop的分布式計算。但三者之間有明顯的差異。具體如下：
mapreduce是離線批處理的計算，storm、spark做實時計算。storm是完全的實時，不間斷，而spark還是
有延遲的。
mapreduce是通過磁盤處理數據的，spark是通過內存處理數據的。