mapreduce的执行流程是什么

MapReduce执行流程包括以下步骤：

1. 输入数据划分：输入数据被划分成多个数据块，每个数据块包含若干个记录。

2. Map阶段：每个数据块由Map任务处理，Map任务根据输入数据执行特定的操作，生成键值对作为中间结果。Map任务可以并行执行，每个数据块对应一个Map任务。

3. 中间结果合并：Map任务生成的中间结果根据键值对的键进行合并，相同键的值被合并在一起。

4. Shuffle阶段：合并后的中间结果根据键值对的键被重新分配到不同的Reduce任务，以便于后续的处理。

5. Reduce阶段：Reduce任务对Shuffle阶段传递过来的中间结果进行进一步处理，生成最终的输出结果。

6. 输出结果合并：Reduce任务生成的输出结果被合并起来，形成最终的输出结果。

整个流程中，Map阶段和Reduce阶段可以并行执行，以加快处理速度。最终的输出结果可以被存储到文件系统中或者其他存储系统中。