用自己的语言描述一下mapreduce的工作流程

MapReduce是一种分布式计算模型，其工作流程基本可以分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。

在Map阶段，输入数据被分成多个小块，并被分配给多个Map任务进行处理。每个Map任务将输入数据进行映射，生成一系列的键值对。这些键值对会被缓存并排序后传输给Reduce任务。

在Reduce阶段，收集到的键值对会按照键进行分组，然后传递给多个Reduce任务进行处理。每个Reduce任务将同一键的所有值合并并执行用户定义的操作，生成一系列的输出结果。

最终，所有Reduce任务的输出结果将被合并为一个最终的输出结果。整个MapReduce过程是由一个Master节点进行协调和控制的。