map-reduce是hadoop分布式应用操作的核心，其中心思想是，基于分布式hdfs存储系统，map任务在hdfs各个节点中独立并行，对数据进行分布式处理，处理结果交由reduce任务进行整合处理。这样看来，MapReduce分布式处理的高效主要体现在map任务中。
mapreduce工作时以job为单位进行，在客户端配置job相关信息类JobConf，配置完成后，JobClient.runJob(jobConf)即可运行mapreduce作业。其过程大致如下:
1.客户端将job提交到JobTracker节点 2.JobTracker将job相关信息封装成一个对象，加入到作业队列中 3.JobTracker内作业调度器根据JobClient计算好的数据分区信息，为每个分区创建一个map任务，reduce任务数量由配置决定 4.JobTracker根据分区数据所在节点分配最近的TaskTracker执行map任务，最佳情况下，二者在同一节点 5.TaskTracker中有固定数量的槽，用来运行map和reduce任务；TaskTracker接到任务后默认会创建TaskRunner对象，创建新的jvm执行任务，为了避免干扰，一个jvm对应一个任务；可以配置每个jvm最多执行任务数，默认为1 6.TaskTracker通过每隔一段时间与JobTracker发送“心跳”进行通信，其中包括任务执行进度和状态等。当任务失败时，JobTracker会重新分配任务给其他节点。 7.Map任务中将map函数执行完毕之后，会对输出的值进行shuffle，默认是进行按键排序。 8.map任务会设置一个缓冲区用来存放中间输出，缓冲区中数据量达到一定百分比之后，会将数据写入到磁盘中。combiner会在这之前执行 9.map执行完成后，输出通过网络传递到reduce任务节点作为输入数据。
在hdfs中，每个文件分区地存储在不同DataNode中，NameNode中存放这些位置信息。JobTracker内作业调度器分配map任务时，先根据客户端计算好的分区信息，根据分区数量，划分并分配map任务；理想情况下，每一个map任务执行节点TaskTracker与其数据存放节点DataNode是同一个节点。
TaskTraceker中有一定数量的槽，用来执行map或reduce任务。当任务分配下来之后，创建一个TaskRunner来启动JVM虚拟机执行任务。执行任务过程中，每隔段时间向JobTracker发送任务进度以及状态，JobTracker也由此判断TaskTracker是否可用。若TaskTracker遇到异常执行任务失败，将任务状态设置为失败并通知JobTracker，JobTracker将重新分配该任务给其他节点。如果JobTracker十分钟(可以设置)未收到TaskTracker的反馈，则判定任务失败。
在集群节点超过4000个时，JobTracker将达到极限，影响可伸缩性，由此在hadoop2.2版本之后，map-reduce基于yarn进行实现，将JobTracker和TaskTracker替换为ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster。
参考资料:《hadoop权威指南》第六、七、八章
