map函数和reduce函数是交给用户实现的，这两个函数定义了任务本身。 map函数：接受一个键值对（key-value pair），产生一组中间键值对。MapReduce框架会将map函数产生的中间键值对里键相同的值传递给一个reduce函数。 reduce函数：接受一个键，以及相关的一组值，将这组值进行合并产生一组规模更小的值（通常只有一个或零个值）。
统计词频的MapReduce函数的核心代码非常简短，主要就是实现这两个函数。 map(String key， String value)：
// key： document name
// value： document contents for each word w in value： EmitIntermediate(w， "1")； reduce(String key， Iterator values)：
// key： a word
// values： a list of counts int result = 0； for each v in values： result += ParseInt(v)； Emit(AsString(result))；
在统计词频的例子里，map函数接受的键是文件名，值是文件的内容，map逐个遍历单词，每遇到一个单词w，就产生一个中间键值对<w， "1">，这表示单词w咱又找到了一个；MapReduce将键相同（都是单词w）的键值对传给reduce函数，这样reduce函数接受的键就是单词w，值是一串"1"（最基本的实现是这样，但可以优化），个数等于键为w的键值对的个数，然后将这些“1”累加就得到单词w的出现次数。最后这些单词的出现次数会被写到用户定义的位置，存储在底层的分布式存储系统（GFS或HDFS）。
