Hadoop框架的两大核心为：HDFS和MapReduce。
HDFS是将数据以数据块为单位进行存储。
MapRduce包含Map和Reduce两个函数，适合用于批处理、非实时，以及数据密集型的情况。
下面对MapRduce进行简介：
最简单的理解mapreduce的例子是做蔬菜沙拉；
再举一个具体的例子就是：
图片发自简书App
接下来主要从三个方面进行介绍：策略、理念、架构
（1）策略
使用Hadoop框架和MapRduce肯定是大规模的数据集处理，数据动则几个TB、几十TB，如果只有几百M的数据，根本用不着MapRduce。
通常处理过程是：将数据集—(split)—>小分片——>对每个小分片单独启动Map任务，每个Map里面都有用户编写的对数据处理的逻辑。有多少个分片就有多少个Map，这样多个Map并行运行。理想的情况是把一个HDFS数据块的大小作为一个分片，大约64M或128M。
（2）理念
Hadoop的理念是“计算向数据靠拢”，寻找数据块最近的map结点进行计算，而不是将数据运输到计算结点增大资源消耗。
（3）架构
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每个task 中将slot分为map slot和reduce slot。
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Shuffle过程是理解MapReduce的核心，一个shuffle过程包括一个map任务和一个reduce任务。
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