我偶然发现了这篇文章：
http://blog.cloudera.com/blog/2011/04/simple-moving-average-secondary-sort-and-mapreduce-part-3/
提到了如何使用Hadoop计算移动平均线。
请注意，KEY的所有记录都应该排序然后减少。现在假设特定KEY的记录分布在Mongo集群的所有分片中。在这种情况下，是否可以计算移动平均线？
据我所知，Mongo会在每个节点上缩小地图。解决此问题的主要要求是确保在单个减少阶段减少地图的所有发射。如果是这种情况，那么Mongo Map Reduce永远无法解决这些问题。有一些基本的误解吗？
此外，凭借数十亿行和数PB的数据，为什么Hadoop Reduce阶段不会崩溃内存，因为它必须处理至少几TB的映射数据。