他既不是软件 也不是算法 而是一种编程模型 用于大数据的并行运算。 换句话说，Map reduce是一套实现分布式计算的框架
Map+Reduce 发散+归并
Map reduce都能解决哪些问题? 统计词频 inverted index anagrams top k frequency page rank
问题1：统计一篇文章中某单词出现的词频？ 之前的一台或者多台机器进行for 循环的方法属实不太行 我们采用多台机器map reduce divide the tasks, and merge. 也就是说 Map就是把文章拆分成单词的过程 而erduce就是把单词次数合并在一起的过程。
那么谁来拆分文章成一小段一小段的呢？ 中间的传输谁来负责，怎么样知道把这一步得分结果放在机器三还是机器四？ 上面的这些都要依靠map reduce框架实现 而 这个框架里面 最重要的就是map函数和reduce函数 首先想一下函数的接口是什么？
首先想一下 他们的输入的输出必须是key value形式。 Map() 输入k-v: 文章储存地址:文章内容 输出 形式也是k-v reduce() 输入k-v: map的输入
