简述MapReduce架构？

参考答案：

MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。它采用了Master/Slave架构，主要由Client、JobTracker、TaskTracker和Task等组件组成。

Client：用户编写的MapReduce程序通过Client提交到JobTracker端。同时，用户可以通过Client提供的一些接口查看作业运行状态。每个Job都会在用户端通过Client类将应用程序以及参数配置打包成Jar文件存储在HDFS，并把路径提交到JobTracker的master服务。
JobTracker：这是一个master服务，程序启动后，JobTracker负责资源监控和作业调度。它会创建每个Task，并将它们分发到各个TaskTracker服务中去执行。在Hadoop中，任务调度器是一个可插拔的模块，用户可以根据自己的需要设计相应的调度器。
TaskTracker：这是一个运行在多个节点上的slaver服务。TaskTracker主动与JobTracker通信接受作业，并负责直接执行每个任务。它使用“slot”等量划分本节点上的资源量，slot代表计算资源（如CPU、内存等）。通过slot数目（可配置参数），TaskTracker可以限定Task的并发度。
Task：Task分为MapTask和ReduceTask两种，均由TaskTracker启动。

总结来说，MapReduce架构通过Client提交作业，JobTracker进行资源监控和作业调度，TaskTracker执行具体任务，从而实现了分布式运算程序的高效运行。这一架构使得大数据处理变得更加高效和灵活，是大数据领域的重要技术之一。