Hadoop MapReduce 是一种用于大规模数据处理的编程模型和计算框架。它的计算流程通常涉及以下步骤：

　　1. 输入分片(Input Splits)：Hadoop 将输入数据切分为多个大小相等的数据块，称为输入分片。每个输入分片都会分配给一个 Map 任务进行处理。

　　2. 映射(Map)阶段：在这个阶段，每个 Map 任务读取其分配的输入分片，并执行映射操作。映射操作将输入数据转换为键值对形式，通常是 `<key, value="">` 对。

　　3. 中间数据分区(Shuffle)：在映射阶段完成后，中间结果将按照键进行排序并分区。分区的目的是将相同键的中间结果发送到相同的 Reduce 任务。

　　4. 排序(Sort)：在每个分区中，中间结果将按照键进行排序。这是为了确保相同键的值按照预期的顺序传递给 Reduce 任务。

　　5. 归约(Reduce)阶段：在这个阶段，每个 Reduce 任务获取相同键的一组中间结果，并执行归约操作。归约操作通常是对值进行聚合、计算或其他处理，并生成最终的输出键值对。

　　6. 输出(Output)：最终的键值对输出将被写入到指定的输出目录或存储系统中，作为 MapReduce 作业的结果。

　　这些步骤反映了经典的 MapReduce 计算流程，其中映射、分区、排序和归约是并行执行的。Hadoop 框架自动管理任务的调度、数据传输和错误处理。

　　需要注意的是，Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架，它通过在集群中的多个计算节点上执行任务来实现高效的数据处理。每个节点上都可以运行多个 Map 任务和 Reduce 任务，并且框架会自动处理任务之间的数据传输和调度，以实现高吞吐量和容错性。