Все представленные варианты - стадии MapReduce, и они применяются последовательно в процессе выполнения MapReduce задачи. Стадия Reduce является барьером, требующим, чтобы все предыдущие стадии (Map, Sort, Shuffle) были полностью завершены перед переходом к ней. Это связано с тем, что в этой стадии происходит финальная обработка данных, собранных в процессе выполнения MapReduce. MapReduce - это модель параллельного программирования, которая упрощает обработку больших объемов данных на кластерах компьютеров. Он состоит из двух основных шагов: Map (отображение) и Reduce (сокращение). В стадии Map, исходные данные разбиваются на мелкие фрагменты, которые обрабатываются независимо на разных узлах кластера. Затем результаты сортируются и группируются по ключу в стадии Sort и Group. В завершающей стадии Shuffle данные перемещаются с узлов, где они были обработаны в стадии Map, на узлы, где будут выполняться операции Reduce. Стадия Reduce принимает данные, предварительно обработанные и сгруппированные стадией Shuffle, и выполняет окончательную обработку. Ключевая идея Reduce - это объединение данных с одинаковыми ключами и применение функции к ним. Стадия Combine, хотя и не указана в вопросе, также играет важную роль в процессе MapReduce. Combine выполняет частичную агрегацию данных на узлах Map перед передачей их на узлы Shuffle. Это позволяет снизить объем данных, которые должны быть переданы по сети, и ускоряет выполнение операций MapReduce в целом. Но стадия Combine не является барьером и может выполняться параллельно с другими стадиями. Стадия Write - это завершающая стадия MapReduce, в которой результаты обработки записываются в указанный выходной файл или базу данных. Таким образом, правильный ответ на вопрос - Reduce.