请用MapReduce分析求出下列集合的交集。 数据如下：集合名称（集合元素1，集合元素2,集合元素3） A（1, 3 ,5, 16 ,25 ,9） B（1 ,2, 3, 4, 5 ,6 , 7 , 8, 9） 说明MapReduce的分析过程并分别画出Map阶段和Reduce阶段的分析图。

MapReduce分析求出两个集合的交集可以分为以下几个步骤：

1. Map阶段：将集合A和集合B中的元素分别映射到相同的键上，并标记元素所属的集合。

2. Shuffle阶段：将Map输出的结果按照键值进行分组，将相同键值的数据传输到同一个Reduce节点。

3. Reduce阶段：对于每个Reduce节点接收到的数据，判断其中是否有来自A和B两个集合的元素，并将这些元素输出到结果文件中。

以下是MapReduce的分析过程：

1. Map阶段：

对于集合A和集合B，Map任务将其分别映射到相同的键上，并标记元素所属的集合。映射规则如下：

// 对于集合A中的每个元素，映射为(key, "A")
for element in A:
    emit(element, "A")

// 对于集合B中的每个元素，映射为(key, "B")
for element in B:
    emit(element, "B")

Map任务输出的结果如下：

(1, "A")
(2, "B")
(3, "A")
(3, "B")
(4, "B")
(5, "A")
(5, "B")
(6, "B")
(7, "B")
(8, "B")
(9, "A")
(9, "B")
(16, "A")
(25, "A")

2. Shuffle阶段：

Map任务输出的结果按照键值进行分组，将相同键值的数据传输到同一个Reduce节点。在本例中，可以使用默认的哈希分区函数将键值相同的数据传输到同一个Reduce节点。Shuffle后的数据如下：

Reduce节点1接收到的数据：

(1, "A")
(2, "B")
(3, "A")
(3, "B")
(4, "B")
(5, "A")
(5, "B")
(6, "B")
(7, "B")
(8, "B")
(9, "A")
(9, "B")

Reduce节点2接收到的数据：

(16, "A")
(25, "A")

3. Reduce阶段：

对于每个Reduce节点接收到的数据，判断其中是否有来自A和B两个集合的元素，并将这些元素输出到结果文件中。Reduce任务的处理规则如下：

// 对于每个键值对，判断是否来自A和B两个集合，如果是则输出到结果文件中
for (key, value) in input:
    if contains(value, "A") and contains(value, "B"):
        emit(key)

Reduce节点1输出的结果为：

1
3
5
9

Reduce节点2输出的结果为：

无输出

因此，两个集合的交集为{1, 3, 5, 9}。

以上是MapReduce分析求出两个集合的交集的过程。