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原文：http://blog.csdn.net/smile0198/article/details/20578389
MR是应大数据的背景产生，其解决的问题的共性为：大问题可以被分解为许多子问题，且这些子问题相对独立，将这些子问题并行处理完后，大问题也就被解决。是用来分治、分解的思想。
URL访问率统计，分布式grep，分布式排序，倒序索引构建，Web连接图反转等。
（1）、TopK问题
问题：在搜索引擎中，查出最近最热门的K个查询词。
解决：将问题分解为两个MR，统计词频（相当于wordcount）和找出词频最高的前K个查询词，第二个输入依赖于第一个输出。在第二部分，每个map找出自己的TopK，然后再reduce阶段进行合并，找出最终的TopK。
（2）、K-means 聚类 （k均值）
（3）、贝叶斯分类
后两个问题，我还没有搞清楚怎么实现，等我研究明白了，在po出来
（1）、斐波那契数列，由于算法是递归实现的，下一个结果依赖于前面的结果，无法分解为独立的子问题，所以不能mr
（2）、层次类聚
通过不断的迭代，按距离来合并，要计算两两对象间的距离。
参考《hadoop技术内幕》
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原文地址：http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/4957473.html
