MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集，它由两个阶段组成：Map（映射）阶段和Reduce（归约）阶段，在处理JSON数据时，我们可以使用MapReduce来对数据进行过滤、转换和聚合等操作。

以下是一个简单的例子，展示了如何使用MapReduce处理JSON数据：

假设我们有一个包含用户信息的JSON文件，如下所示：

[
  {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"},
  {"name": "Bob", "age": 25, "city": "San Francisco"},
  {"name": "Charlie", "age": 35, "city": "New York"},
  {"name": "David", "age": 28, "city": "Los Angeles"}
]

我们想要计算每个城市的平均年龄，我们需要编写一个Map函数，将每个用户的姓名和年龄作为键值对输出，同时还需要输出城市信息，我们需要编写一个Reduce函数，将所有相同城市的年龄累加并计算平均值。

1、Map函数：

def map_function(user):
    yield (user["city"], user["age"])

2、Reduce函数：

from collections import defaultdict
def reduce_function(key, values):
    total_age = sum(values)
    count = len(values)
    average_age = total_age / count
    return average_age

3、完整的MapReduce代码：

from functools import reduce
from collections import defaultdict
输入的JSON数据
users = [
  {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"},
  {"name": "Bob", "age": 25, "city": "San Francisco"},
  {"name": "Charlie", "age": 35, "city": "New York"},
  {"name": "David", "age": 28, "city": "Los Angeles"}
]
Map阶段
mapped_data = defaultdict(list)
for user in users:
    for key, value in map_function(user):
        mapped_data[key].append(value)
Reduce阶段
reduced_data = {}
for key, values in mapped_data.items():
    reduced_data[key] = reduce_function(key, values)
print(reduced_data)

运行上述代码后，我们将得到每个城市的平均年龄：

{'New York': 32.5, 'San Francisco': 25.0, 'Los Angeles': 28.0}

这就是一个简单的MapReduce处理JSON数据的示例，在实际应用中，可能需要根据具体需求编写更复杂的Map和Reduce函数。