网络上关于MapReduce的介绍，最权威的就是 Jeffrey Dean
和 Sanjay Ghemawat 的那篇：MapReduce: Simpli ed Data Processing on Large Clusters
您可以到 labs.google.com 上下载。 对goole这样需要分析处理海量数据的公司来说，普通的编程方法已经不够用了。于是 google开发了MapReduce。简单来说，语法上MapReduce就像Lisp,使用MapReduce模型你可以指定一个Map方法来处理诸如key/value这样的数据，并生成中间形式的 key/value 对，然后再使用 Reduce方法合并所有相同key的中间 key/value 对生成最终结果。google的MapReduce是运行在数千台机器上的处理TB数据的编程工具。
据说在MapReduce这样的编程模型下，程序可以自动的集群机器中在按照并行方式分布执行。就如同java程序员可以不考虑内存泄露一样，MapReduce程序员也不许要关心海量数据如何被分配到多台机器上，不需要考虑如果参加计算的机器出现故障应该怎么办，不需要考虑这些机器间如何协作共同完成工作的。
举个例子吧：最近我在做贝叶斯论坛垃圾帖屏蔽演示系统 Beta 1 的时候，就需要计算样本数据中每个词语出现的频率。我的计算步骤就是先分词，然后用hash表处理。要是碰到TB的数据，我的赛扬CPU可是吃不消。那么放在MapReduce下面会是什么样子呢？
下面是一个伪实现：
第一步：
map(String key, String value):
// key: 文档名称
// value: 文档内容
for each word w in value:
EmitIntermediate(w, "1");
第二步：
reduce(String key, Iterator values):
// key: 一个词
// values: 关于这个词的频率数据
int result = 0;
for each v in values:
result += ParseInt(v);
Emit(AsString(result));
如果你看过向量空间模型就知道，这就是计算 TF 和 IDF 的语义实现。
Google的WebReduce 包是用C++实现的，在MapReduce: Simpli ed Data Processing on Large Clusters 一文中还包含了一段真实的WebReduce的代码，可以看看，饱饱眼福。