标题中的“map/reduce template”指的是MapReduce编程模型的一个模板或框架，它是Apache Hadoop项目的核心部分，用于处理和生成大数据集。MapReduce的工作原理分为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段，它允许程序员并行处理大量数据，非常适合大规模分布式计算。
在描述中提到的链接虽然没有提供具体内容，但通常在ITeye这样的技术博客平台上，博主可能会分享关于如何使用MapReduce模板、解决实际问题或者优化MapReduce作业的技巧和经验。
标签“源码”提示我们可能会涉及MapReduce的源代码分析，这对于理解其内部工作原理和进行定制化开发至关重要。“工具”可能指的是与MapReduce相关的辅助工具或配置，比如Hadoop的配置文件。
压缩包中的文件名是Hadoop集群配置文件的一部分：
1. `masters`文件：这个文件列出Hadoop集群中的主节点（如NameNode和JobTracker）。主节点负责管理集群的全局状态，协调数据存储和任务调度。
2. `hadoop-env.sh`：这是Hadoop环境变量的配置文件，用于设置Java环境、Hadoop路径等系统级参数，对整个Hadoop集群的运行有直接影响。
3. `slaves`：此文件包含集群中所有工作节点（如DataNode和TaskTracker）的列表，它们负责执行实际的数据存储和计算任务。
4. `mapred-site.xml`：MapReduce的配置文件，定义了MapReduce作业的运行参数，例如JobTracker的地址、作业默认内存分配等。
5. `hdfs-site.xml`：Hadoop分布式文件系统的配置文件，用于设定HDFS的行为，如副本数量、块大小等。
6. `core-site.xml`：Hadoop核心组件的配置文件，包括命名空间的默认值、I/O设置等基础配置。
这些配置文件对于调整和优化Hadoop集群的性能，确保MapReduce作业高效运行至关重要。例如，通过修改`mapred-site.xml`中的`mapreduce.map.memory.mb`和`mapreduce.reduce.memory.mb`，可以调整单个Mapper和Reducer任务的内存大小，从而避免因内存不足导致的任务失败。
MapReduce模板和Hadoop的配置文件一起构成了一个强大的大数据处理平台，允许开发者编写处理海量数据的应用程序，并在分布式环境中运行。深入理解MapReduce的工作原理和配置细节，对于在实际项目中有效地利用这一工具至关重要。通过研究源码，开发者可以更好地定制解决方案，优化性能，提高效率。
