MapReduce 做的事情太多了。相比 unix 思想，它更多的是提供了一种策略(Policy)，而非一种机制(Machanism)。

对于并行计算，如果我仅仅需要一种机制，暂且把这种机制叫做S，那么S只需要提供：

1. 任意切分原始输入　　——split
2. 无依赖的计算　　　　——map
3. 按依赖切分中间结果　——partition
4. 有依赖的计算　　　　——reduce
5. 容错　　　　　　　　——MR 矩阵（包括数据）

MapReduce当然提供了这个机制，只是，以它自己特定的方式（Policy）提供——就是排序。

Map 阶段是无依赖的计算，Reduce是有依赖的计算。Map的输入集合可以是任意顺序，任意切分，Combine可以看作只是为了提升效率而提前解决局部(local)依赖。

Reduce用来解决依赖，这个依赖，是按照Key的依赖，相同的Key和它的Value集合，是一个依赖集。

MapReduce 使用先排序，然后把整个Key-ValueList发送给应用接口，解决了这个问题。这样做，应用代码可以极大简化。但是，同时，这也严重地限制了性能。因为它做的事情，不是S的最小集。

一个S的最小集的实现：

1. Map 处理每条输入记录——无依赖的计算
2. Map 将处理后的记录按某种 Hash 规则进行切分，发送到各个 Reduce
3. Map 发送记录的同时，将它备份到硬盘（或内存）
4. Reduce 按自己的方式进行有依赖的计算（可以排序，也可以使用Hash<Key,　*> 来解依赖）

如果 WordCount 使用这种方式，可以大幅提高速度，并减少内存用量。