MapReduce(MR)是一种用于处理大规模数据集的并行计算框架，通常用于分布式计算。在设计一个分组排重计数算法时，我们可以考虑以下步骤：

　　1.Map阶段：

　　(1)输入：

　　从数据源读取原始数据，将其划分为若干个键值对(key, value)，其中 key 可能是我们想要进行排重的属性。

　　(2)映射函数：

　　对于每个键值对 (key, value)，映射函数输出一个中间键值对 (group_key, value)。group_key 用于分组，通常是我们想要排重的属性。value 则是原始数据记录。

# 伪代码
def map_function(record):
    # record 是从数据源读取的一条原始记录
    key = extract_key(record)  # 提取需要排重的属性作为 key
    emit_intermediate(key, record)

　　2.Shuffle阶段：

　　(1)MapReduce框架会按照中间键值对的 group_key 对数据进行分组，将相同 group_key 的数据发送给同一个 Reduce 任务。

　　3.Reduce阶段：

　　(1)输入：

　　Reduce阶段的输入是一个group_key及其对应的所有值(即一组具有相同 key 的记录)。

　　(2)Reducer函数：

　　对于每个group_key及其对应的所有值，Reducer函数进行排重计数。可以使用一个数据结构(如集合或哈希表)来存储已经遇到的值，确保每个值只计数一次。

# 伪代码
def reduce_function(group_key, values):
    unique_values = set()  # 用于存储唯一值的集合
    for value in values:
        unique_values.add(value)
    
    count = len(unique_values)  # 计数唯一值的数量
    emit_result(group_key, count)

　　4.输出：

　　(1)最终输出是每个group_key及其对应的排重计数。

　　以上是一个简单的分组排重计数的MapReduce算法框架。请注意，具体的实现会涉及到我们的数据特点和具体的业务需求，可能需要进一步的调整和优化。在实际使用中，我们可能还需要考虑容错性、性能调优等方面的问题。