我在Xebia印度办公室发表了一个关于MapReduce的演说。演说进行得很顺利，听众们都能够理解MapReduce的概念(根据他们的反馈)。我成功地向技术听众们(主要是Java程序员，一些Flex程序员和少数的测试人员)解释了MapReduce的概念，这让我感到兴奋。在所有辛勤的工作之后，我们在Xebia印度办公室享用了丰盛的晚餐，然后我径直回了家。

回家后，我的妻子(Supriya)问道：“你的会开得怎么样?”我说还不错。 接着她又问我会议是的内容是什么(她不是从事软件或编程领域的工作的)。我告诉她说MapReduce。“Mapduce，那是什么玩意儿?”她问道： “跟地形图有关吗?”我说不，不是的，它和地形图一点关系也没有。“那么，它到底是什么玩意儿?”妻子问道。 “唔…让我们去Dominos(披萨连锁)吧，我会在餐桌上跟你好好解释。” 妻子说：“好的。” 然后我们就去了披萨店。

我们在Domions点餐之后，柜台的小伙子告诉我们说披萨需要15分钟才能准备好。于是，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。