MapReduce可以理解為把一堆雜亂無章的資料按照某種特徵歸併起來，然後處理並得到最後的結果。基本處理步驟如下：

1. 把輸入檔案按照一定的標準分片，每個分片對應一個map任務。一般情況下，MapReduce和HDFS執行在同一組計算機上，也就是說，每臺計算機同時承擔儲存和計算任務，因此分片通常不涉及計算機之間的資料複製。
2. 按照一定的規則把分片中的內容解析成鍵值對。通常選擇一種預定義的規則即可。
3. 執行map任務，處理每個鍵值對，輸出零個或多個鍵值對。
4. MapReduce獲取應用程式定義的分組方式，並按分組對map任務輸出的鍵值對排序。預設每個鍵名一組。
5. 待所有節點都執行完上述步驟後，MapReduce啟動Reduce任務。每個分組對應一個Reduce任務。
6. 執行reduce任務的程序通過網路獲取指定組的所有鍵值對。
7. 把鍵名相同的值合併為列表。
8. 執行reduce任務，處理每個鍵對應的列表，輸出結果。