谷歌在2003到2006年間連續發表了三篇非常有影響力的文章，分別是2003年在SOSP上發佈的GFS，2004年在OSDI上發佈的MapReduce，以及2006年在OSDI上發佈的BigTable。GFS是文件系統相關的，其對後來的分佈式文件系統設計具有指導意義；MapReduce是一種並行計算的編程模型，用於作業調度；BigTable是一個用於管理結構化數據的分佈式存儲系統，構建在GFS、Chubby、SSTable等Google技術之上。相當多的Google應用使用了BigTable，比如Google Earth和Google Analytics。因此這三種技術並稱爲谷歌技術”三寶”。今天，D瓜哥班門弄斧，對MapReduce來個”庖丁解牛”！
MapReduce簡介
MapReduce是一個編程模型，也是一個處理和生成超大數據集的算法模型的相關實現。用戶首先創建一
個Map函數處理一個基於key/value pair的數據集合，輸出中間的基於key/value pair的數據集合；然後
再創建一個Reduce函數用來合併所有的具有相同中間key值的中間value值。
編程實踐
常言道：”實踐出真知” 。是騾子是馬，拉出來遛遛才知道。所以，如果真的想搞懂這個原理，還是親自寫代碼實踐一下才是硬道理。
最近和幾個朋友一起學習JavaScript，所以就比較關注JavaScript。昨天上網瞎逛時，驚奇地發現，竟然有牛人使用JavaScript實現了MapReduce算法。然後轉過來和大家分享，同時再加上我自己的一些狗尾續貂的介紹，希望有助於大家理解MapReduce。具體代碼實現如下：
沒在這裏插入過代碼，完整內容，見