使用MapReduce进行迭代计算，最为直接的方法是，将多个MapReduce任务组成链。这种方式需要一个额外的MapReduce任务对迭代进行控制，而且，迭代中会进行多次I/O操作（相对于Hadoop而已）。为了在根本上解决这些问题，提出了Hadoop适于迭代计算的改进版——HaLoop。

有关迭代MapReduce一些比较好的资料：

1. MapReduce Simplied Data Processing on Large Clusters
2. Hadoop环境的安装 By 徐伟
3. Parallel K-Means Clustering Based on MapReduce
4. 《Hadoop权威指南》的第一章和第二章
5. 迭代式MapReduce框架介绍   董的博客
6. HaLoop: Efficient Iterative Data Processing on Large Clusters     中文解读
7. Twister: A Runtime for Iterative MapReduce
8. 迭代式MapReduce解决方案（一）
9. 迭代式MapReduce解决方案（二）
10. 迭代式MapReduce解决方案（三）
11. Granules: A Lightweight, Streaming Runtime for Cloud Computing With Support for Map-Reduce
12. On the Performance of Distributed Data Clustering Algorithms in File and Streaming Processing Systems
13. Spark: Cluster Computing with Working Set
14. iMapReduce: A Distributed Computing Framework for Iterative Computation
15. 《Hadoop权威指南》的第三章到第十章
16. Map-Reduce-Merge: Simplified Relational Data Processing on Large Clusters
17. Clustering Very Large Multi-dimensional Datasets with MapReduce

Ps：简单讲解一下上面的流程，MapReduce计算模型就是Google在(1)中提出来的，一定要仔细看这篇论文，我当初因为看的不够仔细走了很多的弯路。Hadoop是一个开源的MapReduce计算模型实现，按照(2)来安装，以及跑一遍Word Count程序，基本上就算是入门了。(3)这篇文章价值不大，但是可以通过其看一下K-Means算法是如何MapReduce化的，以后就可以举一反三了。(4)的作用就是加深对(1-3)的理解。从(5)开始就可以进入迭代MapReduce的子领域了，董是这方面的大牛。(6)(7)是(5)中提到的两篇论文，(5-7)都要仔细的看，把迭代MapReduce的基础打牢。(8-10)也是董的文章，加深一下对迭代MapReduce问题的理解。(11)(12)是Jaliya Ekanayake、Shrideep Pallickara合作的文章，他们是国外迭代MapReduce领域的发文章最多的两个人。(13)是伯克利大学的迭代MapReduce的文章，Spark是所有实验室产品中唯一已经商用推广的，赞！(14)这篇文章，我看的不是很细致，但是Collector的灵感就是来源于这篇文章。这个时候估计你已经有自己的解决方案了，要编程实现自己的设计了，需要仔细的看(15)了。(16) Map-Reduce-Merge咱们实验室曾经做过的一个问题。(17)这篇文章+Canopy算法，可以得出一些关于用MapReduce实现高质量数据抽样的思路。

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