用自己的语言描述MapReduce的4个阶段

MapReduce是一种分布式计算框架，可以用于处理大规模数据集。它主要包含以下四个阶段：

1. Map阶段：将输入的数据集分割成若干个小数据块，每个数据块由一个Map任务处理。Map任务会对每个数据块进行处理并生成一些中间键值对。

2. Shuffle阶段：将Map任务生成的中间键值对按照键值进行排序和分组。这个过程会使得相同键值的中间结果被分配到同一个Reduce任务中去。

3. Reduce阶段：Reduce任务会对Shuffle阶段分配到它的中间结果进行处理。每个Reduce任务会对它所处理的中间结果进行聚合操作，并生成最终的输出结果。

4. Output阶段：最终的输出结果会被写入到分布式文件系统中的一个或多个文件中，供后续的数据处理使用。这个阶段也可以由用户自定义实现。

通过MapReduce的四个阶段，我们可以高效地处理大规模数据集，并且可以通过添加更多的Map和Reduce任务来提高计算性能。