在添加新文档时，reduce输出必须更快地收缩

。Reduce是一种在分布式计算中常用的操作，用于将一组键值对进行聚合计算。在处理大规模数据时，reduce操作的性能对于整个计算过程的效率至关重要。

为了更快地收缩reduce输出，在添加新文档时，可以采取以下几种策略：

1. 数据分片：将数据分成多个片段，每个片段分配给不同的reduce任务进行处理。这样可以并行处理多个reduce任务，提高计算速度。腾讯云的分布式计算服务Tencent Cloud BatchCompute可以帮助实现数据分片和并行计算。
2. 压缩技术：对于reduce输出的中间结果进行压缩，减少数据传输量和存储空间。腾讯云的对象存储服务Tencent Cloud COS支持数据的压缩和解压缩，可以有效减少数据传输的时间和成本。
3. 数据索引：建立适当的索引结构，以便在reduce过程中快速定位和访问需要的数据。腾讯云的分布式数据库Tencent Cloud TDSQL可以提供高效的数据索引和查询功能。
4. 并行计算：利用多台计算节点进行并行计算，将计算任务分配给不同的节点同时进行处理。腾讯云的弹性计算服务Tencent Cloud CVM和容器服务Tencent Cloud TKE可以提供强大的计算能力，支持并行计算。
5. 缓存机制：将reduce输出的中间结果缓存起来，以便后续的计算任务可以直接使用，避免重复计算。腾讯云的缓存数据库Tencent Cloud Redis可以提供高速的缓存服务，加快计算速度。

通过以上策略的组合应用，可以更快地收缩reduce输出，在处理大规模数据时提高计算效率。腾讯云提供了一系列的云计算产品和服务，可以帮助用户实现高效的分布式计算和数据处理。具体产品和服务的介绍和链接如下：

• 分布式计算服务：Tencent Cloud BatchCompute（https://cloud.tencent.com/product/bc）
• 对象存储服务：Tencent Cloud COS（https://cloud.tencent.com/product/cos）
• 分布式数据库：Tencent Cloud TDSQL（https://cloud.tencent.com/product/tdsql）
• 弹性计算服务：Tencent Cloud CVM（https://cloud.tencent.com/product/cvm）和容器服务：Tencent Cloud TKE（https://cloud.tencent.com/product/tke）
• 缓存数据库：Tencent Cloud Redis（https://cloud.tencent.com/product/redis）

以上是针对给定问答内容的完善和全面的答案，希望能对您有所帮助。