下面結合具體的例子詳述MapReduce的工作原理和過程。
以統計一個大文件中各個單詞的出現次數為例來講述，假設本文用到輸入文件有以下兩個：
文件1：
big data
offline data
online data
offline online data
文件2
hello data
hello online
hello offline
目標是統計這兩個文件中各個單詞的出現次數，很容易用肉眼算出各個詞出現的次數：
big：1
data：5
offline：3
online：3
hello：3
但是想象一下，如果是數以百萬級的文獻資料，每個文獻資料數以十萬字或百萬字計，還能用肉眼算嗎？而這正是Hadoop擅長的，對應Hadoop來說只需要定義簡單的Map邏輯和Reduce邏輯，然后把輸入文件和處理邏輯提交
給Hadoop即可，Hadoop將會自動完成所有的分布式計算任務。
1、MapReduce邏輯開發
Hadoop開發人員需要定義Map邏輯和Reduce邏輯，下面用偽代碼來描述詞頻統計具體的Map邏輯和Reduce邏輯。
詞頻統計任務的Map邏輯為：
以上述實例文件1為例，上述Map邏輯執行后，將會輸出：
big：1
data：1
offline：1
data：1
online：1
data：1
offline：1
online：1
data：1
Hadoop的shuffle過程會把Map任務的輸出組織成<word,{1,1,1,1....}形式的數據並輸入給Reduce任務，然后Reduce任務會對這種形式的數據執行Reduce邏輯，相應的Reduce邏輯為：
至此，所有Map代碼和Reduce代碼都完成了，將此代碼打包並提及給Hadoop執行即可。
2、MapReduce任務提交詳解
從大數據開發實戰：HDFS和MapReduce優缺點分析的MapReduce架構可以看出，MapReduce作業執行主要由JobTrackerTaskTracker負責完成。
客戶端編寫好的MapReduce程序並配置好的MapReduce作業是一個Job，Job被提交給JobTracker后，JobTracker會給該Job一個新的ID值，接着檢查該Job指定的輸出目錄是否存在、輸入文件是否存在，
如果不存在，則拋出錯誤。同時，JobTracker會根據輸入文件計算輸入分片（input split），這些都檢查通過后，JobTracker就會配置Job需要的資源並分配資源，然后JobTracker就會初始化作業，
也就是將Job放入一個內部的隊列，讓配置好的作業調度器能調度這個作業，作業調度器會初始化這個Job，初始化就是創建一個正在執行的Job對象（封裝任務和記錄信息），以便JobTracker 跟蹤Job的狀態和進程。
該Job被作業調度器調度時，作業調度器會獲取輸入分片信息，每個分片創建一個Map任務，並根據TaskTracker的忙閑情況和空閑資源等分配Map任務和Reduce任務到TaskTracker,同時通過心跳機制也可以監控到TaskTracker
的狀態和進度，也能計算出整個Job的狀態和進度。當JobTracker獲得最后一個完成指定任務的TaskTracker操作成功通知的時候，JobTracker會把整個Job狀態置為成功，然后當查詢Job運行狀態時（注意：這是個異步操作），客戶端
會查到Job完成的通知。如果job中途失敗，MapReduce也會有相應的機制處理。一般而言，如果不是程序員程序本身有bug，MapReduce錯誤處理機制都能保證提交的Job能正常完成。
3、MapReduce內部執行原理詳解
那么，MapReduce到底是如何運行的呢? 按照時間順序，MapReduce任務執行包括：輸入分片Map、Shuffle和Reduce等階段，一個階段的輸出正好是下一個階段的輸入，上述各個階段的關系和流程如下：
下面結合上文的實例問更加深入和詳細地介紹上述過程，如下圖：
4、各環節介紹
4.1、輸入分片
在進行Map計算之前，MapReduce會根據輸入文件計算輸入分片。每個輸入分片對應一個Map任務，輸入分片存儲的並非數據本身，而是一個分片長度和一個記錄數據的位置的數組。輸入分片往往和HDFS和block（塊）
關系密切，假如設定的HDFS的塊的大小是64MB，如果輸入只有一個150MB，那么MapReduce會把此大文件切分為三片（分別為：64MB、64MB和22MB），同樣，如果輸入為兩個文件，其大小分別是22MB和100MB，那么
MapReduce會把20MB文件作為一個輸入分片，100MB則切分為兩個即64MB和36MB的輸入分片。對於上述實例文件1和文件2，由於非常小，因此分別被作為split1和split2輸入Map任務1和2中（此處只為說明問題，實際處理
中應該將小文件進行合並，否則如果輸入多個文件而且文件大小均遠小於塊大小，會導致生成多個不必要的Map任務，這也是MapReduce優化計算的一個關鍵點）。
4.2、Map階段
在Map階段，各個Map任務會接收到所分配的split，並調用Map函數，逐行執行並輸出鍵值。比如對於上面的例子，map task1 將會接收到input split1,並調用Map函數，其輸出如下的鍵值對：
big 1, data 1, offline 1, data 1, online 1, data 1, offline 1, online 1, data 1
4.3、Combiner 階段
Combiner 階段是可選的的，Combiner其實也是一種Reduce操作，但它是一個本地化的Reduce操作，是Map運算的本地后續操作，主要是在Map計算出中間文件前做的一個簡單的合並重復鍵值的操作，
例如上述文件1中data出現了4次，Map計算時如果碰到一個data的單詞就會記錄1，這樣就重復了4次，Map任務輸出就有冗余，這樣后續處理和網絡傳輸都被消耗不必要的資源，一次通過Combiner操作可以解決和
優化次問題。但這一操作是有風險的，使用它的原則是Combiner的輸出不會影響到Reduce 計算的的最終輸入，例如，如果計算只是求總數、最大值及最小值，可以用Combiner操作，但是如果做平均值計算使用Combiner,
最終Reduce計算結果就會出錯。
4.4、Shuffle階段
Map任務的輸出必須經過一個名叫Shuffle的階段才能交給Reduce處理。Shuffle階段是MapReduce的核心，也是奇跡發生的地方，同時Shuffle階段的性能直接影響整個MapReduce的性能。
那什么是Shuffle呢？一般理解為數據從Map Task輸出到Reduce Task輸入的過程，它決定了Map Task的輸出如何且高效第傳輸給Reduce Task。
總的來說，Shuffle階段包含在Map和Reduce兩個階段中，在Map階段的Shuffle階段是對Map的結果進行分區（partition）、排序（sort）和分隔（spill）,然后將同一分區的輸出合並在一起（merge）並寫在磁盤上，同時按照不同的
分區划分發送給對應的Reduce（Map輸出的划分和Reduce任務的對應關系由JobTracker確定）的整個過程；Reduce階段的Shuffle又會將各個Map輸出的同一個分區划分的輸出進行合並，然后對合並的結果進行排序，最后交給
Reduce處理的整個過程。
下面從Map和Reduce兩端詳細介紹Shuffle階段。
4.4.1、Map階段Shuffle
通常MapReduce計算的都是海量數據，而且Map輸出還需要對結果進行排序，內存開銷很大，因此完全在內存中完成是不可能的也是不現實的，所以Map輸出時會在內存里開啟一個環形內存緩存區，並且在配置文件里為
這個緩存區設置了一個閥值（默認是80%，可以自定義修改此配置）。同時，Map還為輸出操作啟動了一個守護線程，如果緩存區的內存使用達到了閥值，那么這個守護線程就會把80%的內存區內容寫到磁盤上，這個過程叫分隔
（spill）,另外的20%內存可以供Map輸出繼續使用，寫入磁盤和寫入內存操作是互不干擾的，如果緩存區被撐滿了，那么Map就會阻塞寫入內存的操作，待寫入磁盤操作完成后再繼續執行寫入內存操作。
緩存區內容分隔到磁盤前，會首先進行分區操作，分區的數目由Reduce的數目決定。對應本例，Reduce的數目為2個，那么分區數就是2個，然后對每個分區，后台線程還會按照鍵值對需要寫出的數據進行排序，如果配置了
Combiner函數，還會進行Combiner操作，以使得更少地數據被寫入磁盤並發送給Reducer。
每次的分隔操作都會生成一個分隔文件，全部的Map輸出完成后，可能會有很多的分隔文件，因此在map 任務結束前，還要進行合並操作，即將這些分隔文件按照分區合並為單獨的文件。在合並過程中，同樣也會進行排序，
如果定義了Combiner，也會進行Combiner操作。
至此，Map階段的所有工作都已經結束，最終生成的文件也會存放在TaskTracker能訪問的某個本地目錄內。每個Reduce Task不斷地從JobTracker那里獲取Map Task是否完成的信息，如果Reduce task得到通知，獲知某台
TaskTracker上的Map Task執行完成，Shuffle的后半段過程，也就是Reduce階段的Shuffle，便開始啟動。
4.4.2、Reduce階段Shuffle
Shuffle 在Reduce階段可以分為三個階段：Copy Map輸出、Merge階段和Reduce處理。
1、Copy Map輸出：
如上文所述，Map任務完成后，會通知TaskTracker狀態已完成，TaskTracker進而通知JobTracker（這些通知一般通過心跳機制完成）。對Job來說，JobTracker記錄了Map輸出和TaskTracker的映射關系，同時
Reduce也會定期向JobTracker獲取Map的輸出與否以及輸位置，一旦拿到輸出位置Reduce就會啟動Copy線程，通過HTTP方式請求Mask Task所在的TaskTracker獲取其輸出文件。因為Map Task早已結束，這些文件就被TaskTracker
存儲在Map Task所在的本地磁盤中。
2、Merge階段：
此處的合並和Map階段的合並類似，復制過來的數據會首先放入內存緩存區中，這里的內存緩存區比Map階段的要靈活很多，它基於JVM的heap size設置，因為Shuffle階段Reduce task並不運行，因此大部分內存
應該給Shuffle使用；同時此Shuffle的合並階段根據要處理的數據量的不同，也可能會有分隔到磁盤的過程，如果設置了Combiner函數，Combiner操作也會執行。
從Map階段的Shuffle過程到Reduce階段的Shuffle過程，都提到了合並，那么合並究竟是怎樣的呢？如上面的例子，Map Task1對於offline的鍵值是2，而Map Task2的offline鍵值是1，那么合並就是將offline的鍵值合並為group,
本例即為：<offline,{2,1}>。
3、Reduce Task的輸入：
不到合並后，最后會生成一個最終結果（可能在內存，也可能在磁盤），至此，Reduce Task的輸入准備完畢，下一步就是真正的Reduce操作。
4.5、Reduce階段
經過Map和Reduce階段的Shuffle過程后，Reduce任務的輸入的准備完畢，相關的數據已經被合並和匯總，Reduce任務只需要調用Reduce函數即可，對於本例即對每個鍵，調用sum邏輯合並value並輸出到HDFS即可，比如對於
Reduce Task1的offline的鍵，只需要將集合{2,1}相加，輸出offline 3即可。
至此，整個MapReduce的詳細流程和原理介紹完畢，從上述過程中，Shuffle是整個流程中最為核心的部分，也是最復雜的部分。
參考資料：《離線和實時大數據開發實戰》