multiprocessingパッケージはプロセスを利用して並行処理を行うためのライブラリです。で、タイトルのmultiprocessing.pool.Pool.mapはmapの並行処理版です。

以下の様な使い方になります。

from multiprocessing import Pool
import time

def iter():
    for i in range(100):
        print("{0} : iter {1}".format(time.time(), i))
        yield i
    time.sleep(2)
    print("{0} : iter finished".format(time.time()))

def fun(n):
    print("{0} : {1}".format(time.time(), n))

with Pool(4) as p: #4プロセスでmapを行う
    p.map(fun, iter())

さて、これを実行するとどうなるでしょうか。結果は以下のように、iter関数で生成されるイテレータがすべてのイテレーションを終了し終えてから、マルチプロセスで関数を適用しています。

$ python mp.py  | sort -n
1424411166.882628 : iter 0
1424411166.882708 : iter 1
1424411166.882714 : iter 2
1424411166.882725 : iter 3
1424411166.88273 : iter 4
1424411166.882734 : iter 5
1424411166.882738 : iter 6
1424411166.882741 : iter 7
1424411166.882745 : iter 8
1424411166.882748 : iter 9
1424411166.882752 : iter 10
1424411166.882755 : iter 11
1424411166.882758 : iter 12
1424411166.882763 : iter 13
1424411166.882766 : iter 14
1424411166.88277 : iter 15
1424411166.882773 : iter 16
1424411166.882776 : iter 17
1424411166.88278 : iter 18
1424411166.882784 : iter 19
1424411168.884807 : iter finished
1424411168.890891 : 0
1424411168.891006 : 2
1424411168.891053 : 1
1424411168.891174 : 3
1424411168.891351 : 4
1424411168.891527 : 5
1424411168.891707 : 8
1424411168.89173 : 9
1424411168.89206 : 10
1424411168.892085 : 11
1424411168.892139 : 12
1424411168.892162 : 13
1424411168.892473 : 14
1424411168.892483 : 16
1424411168.892495 : 15
1424411168.892506 : 17
1424411168.892599 : 18
1424411168.892619 : 19

実装を見てみると以下のようになっていました。

multiprocessing/pool.py

    def map(self, func, iterable, chunksize=None):
        '''
        Apply `func` to each element in `iterable`, collecting the results
        in a list that is returned.
        '''
        return self._map_async(func, iterable, mapstar, chunksize).get()
		:
		:
    def _map_async(self, func, iterable, mapper, chunksize=None, callback=None,
            error_callback=None):
        '''
        Helper function to implement map, starmap and their async counterparts.
        '''
        if self._state != RUN:
            raise ValueError("Pool not running")
        if not hasattr(iterable, '__len__'):
            iterable = list(iterable)

        if chunksize is None:
            chunksize, extra = divmod(len(iterable), len(self._pool) * 4)
            if extra:
                chunksize += 1
        if len(iterable) == 0:
            chunksize = 0

        task_batches = Pool._get_tasks(func, iterable, chunksize)
        result = MapResult(self._cache, chunksize, len(iterable), callback,
                           error_callback=error_callback)
        self._taskqueue.put((((result._job, i, mapper, (x,), {})
                              for i, x in enumerate(task_batches)), None))
        return result

if not hasattr(iterable, '__len__')で__len__プロパティがなければ、list(iterable)によってイテレータをリストに変換しているようですね。なので、一旦関数を適用する前に、イテレータがすべて終了しているのですね。