作者：Coldwings
链接：https://www.zhihu.com/question/29936822/answer/48586327
来源：知乎
著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。
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简单的说就是问题可以划分成若干单元，每个单元的计算互不相关，单元计算结果可以在可以承受的时间内合成为总结果的计算。再说直白一点：所有分治模型都可交由hadoop解决。可以说spark是功能更全面的hadoop，支持一些诸如filter、group之类的操作，但是原本思想仍是map reduce，差别不太大。
map reduce确切的说是两步操作：map操作和reduce操作。具体执行的时候其实是语言无关的，只要你能按照其标准输入输出，哪怕用brainfu*k写的代码，能独立运行都可以。当然hadoop在java上有框架接口，spark直接构建在scala上会更加方便开发，但是实际上完全可以用任意语言做map reduce。
举个几乎每个教程都会谈到的例子：单词出现次数统计。如果只有很少的文本，这个统计基本上就是划分单词，统计次数而已，单机上写个循环就能解决。但是如果文本量超TB甚至更多，单机的效率自然吃不消。但是我们可以把这超长文本划分为若干段，每一段就MB量级，分配给一个计算节点，那么每段对于一个分布式计算节点而言计算量就可以接受了。
mapper部分是一个结算节点用的处理程序，用标准输入输出流接收数据和输出处理结果。对于单词统计，它输入的内容自然是一段文章，输出的内容则是这段文章中的单词统计结果。显然节点之间所做的工作仅与送给此节点的数据有关，而与其它节点的数据或结果无关。例如对于文字 “I love hadoop”，这个mapper可以给出如下输出：
I 1
love 1
hadoop 1
reducer则是负责收集数据的。它通过标准流输入输出，输入格式等同于mapper的输出格式。hadoop会把所有mapper的结果简单拼接一下然后全扔给reducer（根据配置不同，可能拼接时会有排序）。
reducer所做的工作则是将这些内容合成出最终结果。
比如两段文本“I love hadoop”，以及“I love you”，分配给mapper处理，会得到两个输出
1
-------
I 1
love 1
hadoop 1
2
-------
I 1
love 1
you 1
然后reducer拿到的输出则是拼在一起的结果
I 1
love 1
hadoop 1
I 1
love 1
you 1
reducer进行处理合并，最终结果大概是
I 2
love 2
hadoop 1
you 1
而hadoop或者spark框架的存在，使得你可以写好mapper和reducer，然后告诉框架你的数据在哪儿，怎么划分之类的配置，框架自动将需要的工作分配给实际上的计算节点，自动连接的mapper和reducer的输入输出，然后得到计算结果。其中你并不需要考虑多机通讯、状态监测之类的问题，只需要写好与本地单机运算没什么差别的简单程序就好。
因此对统计、学习、数学运算（迭代），求最优解之类的问题，都可以适用于map reduce。
map reduce确切的说是两步操作：map操作和reduce操作。具体执行的时候其实是语言无关的，只要你能按照其标准输入输出，哪怕用brainfu*k写的代码，能独立运行都可以。当然hadoop在java上有框架接口，spark直接构建在scala上会更加方便开发，但是实际上完全可以用任意语言做map reduce。
举个几乎每个教程都会谈到的例子：单词出现次数统计。如果只有很少的文本，这个统计基本上就是划分单词，统计次数而已，单机上写个循环就能解决。但是如果文本量超TB甚至更多，单机的效率自然吃不消。但是我们可以把这超长文本划分为若干段，每一段就MB量级，分配给一个计算节点，那么每段对于一个分布式计算节点而言计算量就可以接受了。
mapper部分是一个结算节点用的处理程序，用标准输入输出流接收数据和输出处理结果。对于单词统计，它输入的内容自然是一段文章，输出的内容则是这段文章中的单词统计结果。显然节点之间所做的工作仅与送给此节点的数据有关，而与其它节点的数据或结果无关。例如对于文字 “I love hadoop”，这个mapper可以给出如下输出：
I 1
love 1
hadoop 1
reducer则是负责收集数据的。它通过标准流输入输出，输入格式等同于mapper的输出格式。hadoop会把所有mapper的结果简单拼接一下然后全扔给reducer（根据配置不同，可能拼接时会有排序）。
reducer所做的工作则是将这些内容合成出最终结果。
比如两段文本“I love hadoop”，以及“I love you”，分配给mapper处理，会得到两个输出
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I 1
love 1
hadoop 1
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I 1
love 1
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然后reducer拿到的输出则是拼在一起的结果
I 1
love 1
hadoop 1
I 1
love 1
you 1
reducer进行处理合并，最终结果大概是
I 2
love 2
hadoop 1
you 1
而hadoop或者spark框架的存在，使得你可以写好mapper和reducer，然后告诉框架你的数据在哪儿，怎么划分之类的配置，框架自动将需要的工作分配给实际上的计算节点，自动连接的mapper和reducer的输入输出，然后得到计算结果。其中你并不需要考虑多机通讯、状态监测之类的问题，只需要写好与本地单机运算没什么差别的简单程序就好。
因此对统计、学习、数学运算（迭代），求最优解之类的问题，都可以适用于map reduce。
作者：何史提
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著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。
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谢邀。
在过去，处理大量数据或计算时，我们会依頼一部超级电脑，因为他有快速的计算器和大量的容量。但这不是一般人可以负担，而且现在的数据量是超级电脑也无法处理的，故人们便要想一个系统出来让人们可以很方便同时用多部电脑（无论是家用电脑或超级电脑与否）做计算和保存。另外，即使我们有一个高速的*处理器，但在硬盘读写数据的速度却是硬伤，所以如果有多部电脑同时做读写，那可省下不少时间。
MapReduce就是来解决这问题的。现在很多公司都用Hadoop或Spark，这些都是用MapReduce模式做计算的。当我们有很多数据，要建模时，Hadoop可行使分布式计算，如Google计算PageRank、广告公司计算Bayes模型、数据搜索如在一千部电脑内的硬盘中寻找有史以来最高的气温⋯⋯
Hadoop是用Java写的。我相信很多有经验数据科学家都很喜欢用R或Python建模，然后用Java或C++实现，这是无可厚非的，因为用Python一类的语言建模很有效率，当我们不知道要用什么模型和算法时，我们一定要快速验证。但问题是，当我们知道什么算法可行，却又要用另一工具实现时，那就有点费时失事。而且Python用Hadoop是很麻烦的，人们很少用Python做分布式计算，所以我们用Scala（一个JVM语言），而这跟Python一样可以interactive programming，又是函数式编程（处理数据方便），却又行在JVM上。而对应的MapReduce工具就是Spark。用Spark，数据科学家可即时测试不同的模型，而测试可在MapReduce的架构下进行，而且可以interactive programming，就像Python或MATLAB一样。
在过去，处理大量数据或计算时，我们会依頼一部超级电脑，因为他有快速的计算器和大量的容量。但这不是一般人可以负担，而且现在的数据量是超级电脑也无法处理的，故人们便要想一个系统出来让人们可以很方便同时用多部电脑（无论是家用电脑或超级电脑与否）做计算和保存。另外，即使我们有一个高速的*处理器，但在硬盘读写数据的速度却是硬伤，所以如果有多部电脑同时做读写，那可省下不少时间。
MapReduce就是来解决这问题的。现在很多公司都用Hadoop或Spark，这些都是用MapReduce模式做计算的。当我们有很多数据，要建模时，Hadoop可行使分布式计算，如Google计算PageRank、广告公司计算Bayes模型、数据搜索如在一千部电脑内的硬盘中寻找有史以来最高的气温⋯⋯
Hadoop是用Java写的。我相信很多有经验数据科学家都很喜欢用R或Python建模，然后用Java或C++实现，这是无可厚非的，因为用Python一类的语言建模很有效率，当我们不知道要用什么模型和算法时，我们一定要快速验证。但问题是，当我们知道什么算法可行，却又要用另一工具实现时，那就有点费时失事。而且Python用Hadoop是很麻烦的，人们很少用Python做分布式计算，所以我们用Scala（一个JVM语言），而这跟Python一样可以interactive programming，又是函数式编程（处理数据方便），却又行在JVM上。而对应的MapReduce工具就是Spark。用Spark，数据科学家可即时测试不同的模型，而测试可在MapReduce的架构下进行，而且可以interactive programming，就像Python或MATLAB一样。