MapReduce是一种分布式计算框架，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算，其基本原理包括Map和Reduce两个阶段。
在Map阶段，系统将输入的数据集切分成若干个小的数据块，然后对每个数据块进行独立的处理，系统会对每个数据块进行一次读操作，将每一行数据解析成键值对形式，然后调用一次Map函数，用户可以自定义Map函数的逻辑，对输入的键值对进行处理，转换成新的键值对输出，输出的键值对会进行分区操作，将相同分区的数据放到一起。
在Reduce阶段，系统会对不同分区的数据进行排序和分组，然后按照键进行排序，将相同键的数据归为一组，系统会调用用户定义的Reduce函数，对每组数据进行处理，得到最终的输出结果。
MapReduce的计算过程遵循“移动计算不移动数据”的原则，将整个并行计算过程抽象到两个函数：Map和Reduce，Map函数负责对输入数据进行处理并输出中间结果，Reduce函数则负责对中间结果进行处理并输出最终结果，通过这种方式，MapReduce能够有效地利用计算资源，提高大规模数据集的处理速度。
