上一篇介绍了HDFS的架构设计（http://blog.csdn.net/u010415792/article/details/9055569），本篇是它的姊妹篇，介绍MapReduce的架构设计。
和HDFS一样，MapReduce也是采用Master/Slave的架构，其架构图如下：
它主要有以下4个部分组成：
1）Client
2）JobTracker
JobTracke负责资源监控和作业调度。JobTracker 监控所有TaskTracker 与job的健康状况，一旦发现失败，就将相应的任务转移到其他节点；同时，JobTracker 会跟踪任务的执行进度、资源使用量等信息，并将这些信息告诉任务调度器，而调度器会在资源出现空闲时，选择合适的任务使用这些资源。在Hadoop 中，任务调度器是一个可插拔的模块，用户可以根据自己的需要设计相应的调度器。
3）TaskTracker
TaskTracker 会周期性地通过Heartbeat 将本节点上资源的使用情况和任务的运行进度汇报给JobTracker，同时接收JobTracker 发送过来的命令并执行相应的操作（如启动新任务、杀死任务等）。TaskTracker 使用“slot”等量划分本节点上的资源量。“slot”代表计算资源（CPU、内存等）。一个Task 获取到一个slot 后才有机会运行，而Hadoop 调度器的作用就是将各个TaskTracker 上的空闲slot 分配给Task 使用。slot 分为Map slot 和Reduce slot 两种，分别供MapTask 和Reduce Task 使用。TaskTracker 通过slot 数目（可配置参数）限定Task 的并发度。
4）Task
Task 分为Map Task 和Reduce Task 两种，均由TaskTracker 启动。HDFS 以固定大小的block 为基本单位存储数据，而对于MapReduce 而言，其处理单位是split。split 是一个逻辑概念，它只包含一些元数据信息，比如数据起始位置、数据长度、数据所在节点等。它的划分方法完全由用户自己决定。但需要注意的是，split 的多少决定了Map Task 的数目，因为每个split 只会交给一个Map Task 处理。Split 和 Block的关系如下图所示：
Map Task 执行过程如下图 所示。由该图可知，Map Task 先将对应的split 迭代解析成一个个key/value 对，依次调用用户自定义的map() 函数进行处理，最终将临时结果存放到本地磁盘上，其中临时数据被分成若干个partition，每个partition 将被一个Reduce Task 处理。
Reduce Task 执行过程下图所示。该过程分为三个阶段：
①从远程节点上读取MapTask 中间结果（称为“Shuffle 阶段”）；
②按照key 对key/value 对进行排序（称为“Sort 阶段”）；
③依次读取<key, value list>，调用用户自定义的reduce() 函数处理，并将最终结果存到HDFS 上（称为“Reduce 阶段”）。
