Hadoop 两个核心模块：
（1）计算模块 MapReduce
（2）存储模块 分布式文件系统
Hadoop解决了什么问题？
海量数据需要及时分析和处理
海量数据需要深入分析和挖掘
数据需要长期保存
MapReduce引入：一个用于处理海量数据的分布式计算框架
MapReduce主要从两个方面来讲，Map和Reduce，其中map可以理解为分的过程，而Reduce是合的过程,现在从wordcount的角度可以更好的理解mapreduce的过程
如上图所示就是一个简单的worldcount的例子，python代码如下所示
Map阶段：
import sys for line in sys.stdin:
ss = line.strip().split
for word in ss:
print ‘\t‘.join([word.split(),‘1‘])
Reduce阶段：
import sys cur_word=None sum =0 for line in sys.stdin: ss = line.strip().split(‘\t‘) if len(ss)!=2 continue word ,cnt=ss if cur_word = None: cur_word = word if cur_word != word: print ‘\t‘.join([cur_word,str(sum)])
cur_word = word
sum = 0
sum+=int(count)
print ‘\t‘.join([cur_word,str(sum)])
原文：https://www.cnblogs.com/boboli/p/9977542.html