MapReduce是一种用于处理和生成大规模数据的编程模型，其核心思想是将任务分解成多个小任务（即“映射”任务），然后对这些任务的输出进行合并和处理（即“归约”任务），在实际应用中，MapReduce系统通常与大数据处理框架如Hadoop结合使用，以实现高效的分布式数据处理。

以下是对MapReduce开源增强特性的介绍：

1. JobHistoryServer HA特性

高可用性：JobHistoryServer是MapReduce服务的关键组件之一，负责存储和展示历史作业信息，在单实例模式下，一旦JobHistoryServer出现故障，用户将无法访问历史作业信息，影响系统的可靠性，通过引入高可用性（HA）特性，可以显著提升MapReduce服务的高可用性。

主备选举和倒换：采用ZooKeeper实现主备选举和倒换，确保同一时刻只有一个JHS进程启动JHS进程，防止多个JHS操作同一文件冲突，兼容JHS单实例，也支持HA双实例。

扩容减容、实例迁移和健康检查：支持扩容减容、实例迁移和健康检查等操作，提高系统的灵活性和可维护性。

2. MapReduce性能优化

Merge/Sort流程优化：在特定场景下，如hash join或hash aggregation类型的任务，默认的排序过程会消耗大量时间，通过对MapReduce API进行增强，能够自动针对此类任务关闭Sort过程，从而极大程度地提升大部分SQL任务的效率。

减少不必要的排序：当任务不需要排序时，直接跳过排序过程，避免浪费计算资源。

3. HistoryServer日志问题解决

日志小文件问题：在规模较大的任务集群上，长时间运行后会产生大量日志小文件，占用HDFS上的存储空间，导致NameNode内存空间不足并拖慢系统响应速度，通过引入新的日志归档功能，可以有效解决这一问题。

日志归档与清理：定期将日志文件归档到HDFS上的归档目录中，并在满足条件时删除归档日志包，释放存储空间。

日志浏览：支持URI直接访问归档包中的文件内容，方便用户浏览已归档的日志文件。

4. HDFS Colocation功能

数据分布控制：HDFS Colocation是HDFS提供的数据分布控制功能，允许将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上，这样可以显著提高MapReduce Join等操作的性能。

多表关联计算：通过设置表文件分布的locator信息，可以将相关表的数据文件存放在相同的存储节点上，从而使后续的多表关联的数据计算更加方便和高效。

MapReduce开源增强特性在提高系统高可用性、优化性能、解决日志问题以及利用HDFS Colocation功能等方面都取得了显著进展，这些增强特性不仅提升了MapReduce服务的稳定性和效率，还为用户提供了更加灵活和高效的数据处理能力。