MapReduce执行过程主要包括以下几个阶段：
- 分片和格式化：输入数据首先需要进行分片和格式化操作。分片是将源文件划分为大小相等的小数据块，格式化是将这些分片格式化为键值对形式的数据，其中键代表偏移量，值代表每一行内容。
- 执行MapTask：每个Map任务都有一个内存缓冲区，用于存储处理后的中间结果。当输入的分片数据经过Map任务处理后，会先写入内存缓冲区中。如果写入的数据达到内存缓冲的阈值，会启动一个线程将内存中的溢出数据写入磁盘，同时不影响后续数据的写入。在写入过程中，MapReduce框架会对键进行排序，如果中间结果比较大，会形成多个溢写文件，最后的缓冲区数据也会全部溢写入磁盘形成一个溢写文件，如果是多个溢写文件，则最后合并所有的溢写文件为一个文件。
- 执行Shuffle过程：Shuffle是MapReduce框架中关键的一个过程，它将Map阶段处理的数据传递给Reduce阶段。在Shuffle过程中，MapTask输出的处理结果数据会被分发给ReduceTask，并在分发的过程中对数据按键进行分区和排序。
- 执行ReduceTask：输入ReduceTask的数据流是键值对形式的数据流，用户可以自定义reduce()方法进行逻辑处理，最终以键值对的形式输出结果。
总结起来，MapReduce的执行过程包括数据分片和格式化、Map阶段、Shuffle阶段和Reduce阶段。通过这些步骤，MapReduce能够处理大规模数据集，并在分布式计算系统中实现高效的并行计算。