MongoDB的MapReduce是一种处理和生成大数据集的方法，它包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段，在Map阶段，数据被分解成多个独立的块，每个块由一个mapper函数处理，这些结果被组合在一起并传递给reducer函数进行处理。

以下是一个使用MapReduce统计文档数量的示例代码：

// 定义map函数
var mapFunction = function() {
    emit(this._id, 1);
};
// 定义reduce函数
var reduceFunction = function(key, values) {
    return Array.sum(values);
};
// 执行MapReduce操作
db.collection.mapReduce(
    mapFunction,
    reduceFunction,
    { out: "result" }
);

在这个例子中，我们首先定义了一个map函数，它将每个文档的_id作为键，值为1，我们定义了一个reduce函数，它将相同键的值相加，从而得到每个键（即每个文档）的出现次数，我们调用mapReduce方法执行MapReduce操作，并将结果存储在名为result的集合中。