选择一个实际问题，描述如何将其分解成Map和Reduce阶段，并提供伪代码示例.

让我们以电商网站的商品销售数据分析为例，假设我们要统计每个商品类别（Category）在一定时间段内的销售额。这个问题可以分解为Map和Reduce阶段：

**Map阶段**:
在这个阶段，我们遍历销售数据，将原始的数据（如订单ID，商品ID，类别，价格等）转换为键值对形式，其中键是商品类别，值是该类别的销售额（初始化为0）。每一条记录都会映射为一个键值对，例如：

// 假设输入数据格式：(订单ID, 商品ID, 类别, 价格)
map(line) -> {
    category, sales = line[2], 0   // 获取类别和初始销售额
    if category is not null:
        sales += line[3] * quantity   // 计算销售额（这里假设每个记录包含单价和数量）
    emit(category, sales)
}

**Reduce阶段**:
在Reduce阶段，我们将来自所有Mapper的相同类别键的值进行汇总，得到最终的分类销售额：

reduce(key, values) -> {
    total_sales = sum(values)  // 将所有销售额相加
    emit(key, total_sales)
}

伪代码示例：

Map<String, Integer> mapFunction(String[] line) {
    String category = line[2];
    int sales = 0;
    if (!category.isEmpty()) {
        sales += parsePrice(line[3]) * getQuantity(line); // 假设price函数用于解析价格
    }
    return Collections.singletonMap(category, sales);
}

Reduce<String, Integer, String, Integer> reduceFunction(List<Tuple2<String, Integer>> values) {
    int totalSales = 0;
    for (Tuple2<String, Integer> value : values) {
        totalSales += value._2;  // _2代表value中的第二个元素（即销售额）
    }
    return new Tuple2<>(value._1, totalSales);  // 返回类别和总销售额
}

在这个过程中，Map阶段负责分布式处理，将数据划分为小块，而Reduce阶段则是数据的汇总和分析。