我问妻子：“你真的想要弄懂什么是MapReduce？” 她很坚定的回答说“是的”。 因此我问道：
我： 你是如何准备洋葱辣椒酱的？（以下并非准确食谱，请勿在家尝试）
妻子： 我会取一个洋葱，把它切碎，然后拌入盐和水，最后放进混合研磨机里研磨。这样就能得到洋葱辣椒酱了。
妻子： 但这和MapReduce有什么关系？
我： 你等一下。让我来编一个完整的情节，这样你肯定可以在15分钟内弄懂MapReduce.
妻子： 好吧。
我：现在，假设你想用薄荷、洋葱、番茄、辣椒、大蒜弄一瓶混合辣椒酱。你会怎么做呢？
妻子： 我会取薄荷叶一撮，洋葱一个，番茄一个，辣椒一根，大蒜一根，切碎后加入适量的盐和水，再放入混合研磨机里研磨，这样你就可以得到一瓶混合辣椒酱了。
我： 没错，让我们把MapReduce的概念应用到食谱上。Map和Reduce其实是两种操作，我来给你详细讲解下。
Map（映射）: 把洋葱、番茄、辣椒和大蒜切碎，是各自作用在这些物体上的一个Map操作。
所以你给Map一个洋葱，Map就会把洋葱切碎。
同样的，你把辣椒，大蒜和番茄一一地拿给Map，你也会得到各种碎块。
所以，当你在切像洋葱这样的蔬菜时，你执行就是一个Map操作。
Map操作适用于每一种蔬菜，它会相应地生产出一种或多种碎块，在我们的例子中生产的是蔬菜块。
在Map操作中可能会出现有个洋葱坏掉了的情况，你只要把坏洋葱丢了就行了。
所以，如果出现坏洋葱了，Map操作就会过滤掉坏洋葱而不会生产出任何的坏洋葱块。
Reduce（化简）:在这一阶段，你将各种蔬菜碎都放入研磨机里进行研磨，你就可以得到一瓶辣椒酱了。
这意味要制成一瓶辣椒酱，你得研磨所有的原料。
因此，研磨机通常将map操作的蔬菜碎聚集在了一起。
妻子： 所以，这就是MapReduce?
我： 你可以说是，也可以说不是。
其实这只是MapReduce的一部分，MapReduce的强大在于分布式计算。
妻子： 分布式计算？ 那是什么？请给我解释下吧。
我： 没问题。
我： 假设你参加了一个辣椒酱比赛并且你的食谱赢得了最佳辣椒酱奖。
得奖之后，辣椒酱食谱大受欢迎，于是你想要开始出售自制品牌的辣椒酱。
假设你每天需要生产10000瓶辣椒酱，你会怎么办呢？
妻子： 我会找一个能为我大量提供原料的供应商。
我：是的..就是那样的。
那你能否独自完成制作呢？
也就是说，独自将原料都切碎？
仅仅一部研磨机又是否能满足需要？
而且现在，我们还需要供应不同种类的辣椒酱，像洋葱辣椒酱、青椒辣椒酱、番茄辣椒酱等等。
妻子： 当然不能了，我会雇佣更多的工人来切蔬菜。
我还需要更多的研磨机，这样我就可以更快地生产辣椒酱了。
我：没错，所以现在你就不得不分配工作了，你将需要几个人一起切蔬菜。
每个人都要处理满满一袋的蔬菜，而每一个人都相当于在执行一个简单的Map操作。
每一个人都将不断的从袋子里拿出蔬菜来，并且每次只对一种蔬菜进行处理，也就是将它们切碎，直到袋子空了为止。
这样，当所有的工人都切完以后，工作台（每个人工作的地方）上就有了洋葱块、番茄块、和蒜蓉等等。
妻子：但是我怎么会制造出不同种类的番茄酱呢？
我：现在你会看到MapReduce遗漏的阶段—搅拌阶段。
MapReduce将所有输出的蔬菜碎都搅拌在了一起，这些蔬菜碎都是在以key为基础的 map操作下产生的。
搅拌将自动完成，你可以假设key是一种原料的名字，就像洋葱一样。
所以全部的洋葱keys都会搅拌在一起，并转移到研磨洋葱的研磨器里。
这样，你就能得到洋葱辣椒酱了。
同样地，所有的番茄也会被转移到标记着番茄的研磨器里，并制造出番茄辣椒酱。
