MapReduce 的大数据能力还是挺让人放心的，尤其是面对海量离线任务时。它的核心思路其实也不复杂，Map 先干切片活儿，Reduce 再来负责收尾聚合，分工明确，用起来也不难。

Map 阶段负责把大数据拆成小块，分发给不同机器并发，适合那种“干完你的一份，我再整合”的任务；Reduce 阶段就像一个总账本，统计所有小账单，得出最终结果。

用 MapReduce 写分布式程序，接口还挺友好，Mapper和Reducer两个类搞定大部分逻辑，Driver再统一调度提交作业。像最经典的WordCount例子，就适合新手练手。

，它也不是万能的——实时计算、流式、DAG 任务这些，MapReduce 就有点吃力。它更像是个擅长搬砖的老黄牛，慢一点，但干得多、稳得住。

哦对了，Hadoop 还给你准备了不少数据类型支持，像Text、IntWritable这些序列化类型，传值也方便，不用自己造轮子。

如果你是刚接触 Hadoop，又想跑跑分布式任务，那MapReduce是个不错的起点。先从hello.txt试试手，效果还挺直观的。