有短句‘A friend in need is a friend in deed',画流程图来展示使用MapReduce对它进行词频统计的过程，主要展示Map阶段与Reduce阶段的处理过程

好的，我来为您解答。首先，我们需要明确一下MapReduce的基本流程：

1. Map阶段：将输入数据划分为若干个小的数据块，每个数据块由一个Map任务处理，Map任务对数据块中的每条记录进行处理，生成若干个<key, value> 键值对。

2. Shuffle阶段：将Map阶段产生的 <key, value> 键值对根据key值进行分组，将相同key值的数据传递给同一个Reduce任务。

3. Reduce阶段：将Shuffle阶段输出的键值对进行合并，对相同key值的value进行汇总和计算。

接下来，我们来看一下对短句'A friend in need is a friend in deed'进行词频统计的MapReduce过程：

1. Map阶段：

首先，将输入数据划分为若干个小的数据块，每个数据块由一个Map任务处理。对于每个Map任务，需要对数据块中的每条记录进行处理，将单词作为key，将1作为value，生成若干个<key, value> 键值对。

例如，对于输入数据块中的一条记录：“A friend in need is a friend in deed”，Map任务会生成以下的<key, value> 键值对：

“A”, 1

“friend”, 1

“in”, 1

“need”, 1

“is”, 1

“a”, 1

“friend”, 1

“in”, 1

“deed”, 1

2. Shuffle阶段：

将Map阶段产生的<key, value> 键值对根据key值进行分组，将相同key值的数据传递给同一个Reduce任务。

例如，对于Map阶段生成的<key, value> 键值对，按照key值进行分组后，可以得到以下的键值对：

“A”, [1]

“friend”, [1, 1]

“in”, [1, 1]

“need”, [1]

“is”, [1]

“a”, [1]

“deed”, [1]

3. Reduce阶段：

将Shuffle阶段输出的键值对进行合并，对相同key值的value进行汇总和计算。

例如，对于输入的键值对，Reduce任务会对相同key值的value进行求和，生成以下的键值对：

“A”, 1

“friend”, 2

“in”, 2

“need”, 1

“is”, 1

“a”, 1

“deed”, 1

最终输出的结果就是每个单词出现的次数，即：

“A”: 1

“friend”: 2

“in”: 2

“need”: 1

“is”: 1

“a”: 1

“deed”: 1

以上就是对短句'A friend in need is a friend in deed'进行词频统计的MapReduce过程的展示，希望能对您有所帮助。