MapReduce是一种编程模型，编写很少的代码就可以实现很强大的计算功能。它主要体现了分治思想，就是把一个大问题分成相同的一些小问题，最后将小问题的结果汇总起来。
这里我是用一个数扑克牌的问题来帮助自己理解的。比如一副不完整的扑克牌（可能重复），要求数出每种花色的个数，假如我们交给四个人去做。
Map：负责处理小问题，并输出小结果。将扑克牌分给四个人，每个人将自己手里的牌按照某种花色顺序排好，一张张的放到桌面上，可以说有几张牌输出就是几份。这里假如有两张相同的红桃A，输出结果也是红桃A：1 红桃A：1 而不是红桃A：2
Reduce：负责汇总所有的小结果，形成最终的结果。将所有人的红桃拿来，计算；再将所有人的黑桃拿来，计算；以此类推，即可算最终结果。这里拿来的值应该是红桃A：{1,1,1,1,1...} 值是数组
除了这两个角色，mapreduce中还有其他的角色，比如combiner、partition、shuffle。
combiner（组合器）：负责将自身map的结果进行一次reduce，它的本质就是reduce，只不过计算的阶段不一样。就像每个人再放到桌面时，不再是一张张的放，而是先自己算好每种花色的个数，将相同花色放在一个牌堆，这样每个人的输出最多只会有四份。这个角色不是必要的，需要根据具体业务来决定。只有combiner的计算操作不会影响最终结果时才可以。使用了combiner，遇到相同的牌时，红桃A：1 红桃A：1经过combiner计算后输出应该是红桃A：2，这样在reduce时值会是这里拿来的值应该是红桃A：{2,1,1,2} 数组长度最多为4，因为每一个map都计算好了自己的红桃A数量。
partition（分割器）：上面的例子，最终结果的汇总（reduce）是由一个人来完成的。假如我现在要求根据不同的牌值来输出给不同的文件，就要用上partition了。它默认根据key的hash值%reduce的个数，来算出每个结果交给哪个reduce去做，并保证了不同reduce计算的时候不会重复计算某个值。比如我们假设，使用默认的HashPartitioner，扑克牌的hash值就是它的牌面，现在有3个人去进行reduce，那么在map的过程中，每个人会将自己的A、4、7、10、K； 2、5、8、J； 3、6、9、Q所分成的花色牌分三堆放在一起，（在没有使用combiner的情况下，最多分出三大堆，自己牌数的小堆；使用了combiner的情况下，最多分出三大堆，每个大堆里有四个小堆（红黑花片））。 这样在reduce的过程中，三个人每个人去取一堆，分别计算输出，就达到了根据值来输出不同结果文件的目的。
