MapReduce的核心思想“分而治之”。所谓“分而治之”就把一个复杂的问题，按照一定的“分解”方法分为等价的规模较小的若干部分，然后逐个解决，分别找出各部分的结果，把各部分的结果组成整个问题的结果，这种思想来源于日常生活与工作时的经验，同样也完全适合技术领域。
为了更好地理解“分而治之”思想，们先来举一个生活的例子。例如，某型在全国设立了分，假设现在要统计今年的营收情况年报，有两种统计，第1种全国分将自己的账单数据至总部，由总部统一计算今年的营收报表;第2种采用分而治之的思想，也就说，先要求分各自统计营收情况，再将统计结果发给总部进行统一汇总计算。这两种相比，显然第2种的策略更好，工作效率更。
MapReduce作为一种分布式计算模型，它主要用于解决海量数据的计算问题。使用MapReduce操作海量数据时，每个MapReduce程序被初始化为一个工作任务，每个工作任务可以分为Map和Reduce两个阶段，具体介绍如下： ·Map阶段：负责将任务分解，即把复杂的任务分解成若干个“简单的任务”来并行处理，但前提这些任务没有必然的依赖关系，可以单独执行任务。 ·Reduce阶段：负责将任务合并，即把Map阶段的结果进行全局汇总。 通过一个图来描述上述MapReduce的核心思想，具体如图1所示。
图1MapReduce核心思想
从图1可知，MapReduce就“任务的分解与结果的汇总”。即使用户不懂分布式计算框架的内部运行机制，但只要能用Map和Reduce思想描述清楚要处理的问题，就能轻松地在Hadoop集群上实现分布式计算功能。
1
