请简要描述MapReduce框架下的数据处理流程。

解答思路：

MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，主要用于云计算环境。其数据处理过程可以概括为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。

1. Map阶段：在这个阶段，输入数据被分割成多个小片，然后由多个Map任务并行处理。每个Map任务都在本地处理数据，并生成一系列的键值对（key-value pair）。这些键值对会作为中间结果输出。
2. Reduce阶段：在这个阶段，具有相同键的所有键值对都会被聚合到一起，然后由同一个Reduce任务进行处理。Reduce任务会对这些键值对进行合并和计算，生成最终的输出。这个输出可以是任何形式的数据，比如数据库中的记录、文件系统中的文件等。

最优回答：

MapReduce的数据处理过程主要包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，数据被分割并并行处理，生成键值对作为中间结果；在Reduce阶段，具有相同键的键值对被聚合到一起，进行合并和计算，生成最终输出。