另一個比較獨立的工具是KV Store，類似于Cassandra，HBase，MongoDB等等非常非常多的其他東西。他是什么意思呢，假如你有一堆鍵值，你就能通過某種方式快速獲得鍵值背后的一大堆數據。就好像你去銀行插入銀行卡就能取到錢一樣。
(hello, 12100次)，(world，15214次)等等這樣的Pair(我這里把Map和Combine放在一起說以便簡化);這幾百臺機器各自都產生了如上的集合，然后又有幾百臺機器啟動Reduce處理。Reducer機器A將從Mapper機器收到所有以A開頭的統計結果，機器B將收到B開頭的詞匯統計結果(當然實際上不會真的以字母開頭做依據，而是用函數產生Hash值以避免數據串化。因為類似X開頭的詞肯定比其他要少得多，而你不希望數據處理各個機器的工作量相差懸殊)。然后這些Reducer將再次匯總，(hello，12100)+(hello，12311)+(hello，345881)= (hello，370292)。每個Reducer都如上處理，你就得到了整個文件的詞頻結果。
除此之外，還有一些更特制的系統/組件，比如Mahout是分布式機器學習庫，Protobuf是數據交換的編碼和庫，ZooKeeper是高一致性的分布存取協同系統，等等。
如何更高速的處理?
