一个介绍hadoop中MapReduce原理的通俗易懂的例子

例子不是原创，但是本人觉得这个例子形容得不错，分享一下（从百度百科里面看到的）

不知道你们认为怎么样？

如果想统计下过去10年计算机论文出现最多的几个单词，看看大家都在研究些什么，那收集好论文后，该怎么办呢？

方法一：我可以写一个小程序，把所有论文按顺序遍历一遍，统计每一个遇到的单词的出现次数，最后就可以知道哪几个单词最热门了。
这种方法在数据集比较小时，是非常有效的，而且实现最简单，用来解决这个问题很合适。
方法二：写一个多线程程序，并发遍历论文。
这个问题理论上是可以高度并发的，因为统计一个文件时不会影响统计另一个文件。当我们的机器是多核或者多处理器，方法二肯定比方法一高效。但是写一个多线程程序要比方法一困难多了，我们必须自己同步共享数据，比如要防止两个线程重复统计文件。
方法三：把作业交给多个计算机去完成。
我们可以使用方法一的程序，部署到N台机器上去，然后把论文集分成N份，一台机器跑一个作业。这个方法跑得足够快，但是部署起来很麻烦，我们要人工把程序copy到别的机器，要人工把论文集分开，最痛苦的是还要把N个运行结果进行整合（当然我们也可以再写一个程序）。
方法四：让MapReduce来帮帮我们吧！
MapReduce本质上就是方法三，但是如何拆分文件集，如何copy程序，如何整合结果这些都是框架定义好的。我们只要定义好这个任务（用户程序），其它都交给MapReduce。