MapReduce执行流程主要包含以下步骤：
- 数据分片：在Map阶段开始之前，首先需要对数据进行分片。数据分片是按照一定的大小和规则将数据划分为多个小块，每个小块称为一个split。Map阶段会针对每个split中的数据进行处理。
- Map阶段：Map阶段的主要任务是读取split范围内的数据，并对每个数据进行处理。处理的方式通常是按照某种规则将输入的键值对（key-value）转换为另一组键值对。在Map阶段，每个输入的键值对都会映射为零个或多个输出键值对。
- Shuffle阶段：Shuffle阶段是对Map阶段输出的数据进行混洗的阶段。混洗的目的是按照一定的规则重新分配数据，使得相同键值对的输出数据都聚集在一起，以便于Reduce阶段进行汇总处理。
- Reduce阶段：Reduce阶段接收Shuffle阶段传入的键值对，并对具有相同键的值进行汇总处理。汇总处理的方式通常是计算某个具体的值，例如求和、求最大值、求最小值等。
下面通过一个简单的示例来说明MapReduce的执行过程：
假设我们要对一个大型文本文件中的单词进行计数。
- 数据分片：首先，将文本文件按照一定的大小和规则划分为多个split。每个split中的数据将被单独处理。
- Map阶段：对于每个split中的数据，Map阶段的程序会逐行读取文本内容，并将每一行分割为单词。然后，将每个单词作为键，并输出一个键值对（单词，1）。这样，对于每个split中的数据，都会输出一系列的键值对。
- Shuffle阶段：在Shuffle阶段，系统会根据键（单词）对输出的键值对进行混洗，确保相同键的值都聚集在一起。
- Reduce阶段：在Reduce阶段，系统会接收Shuffle阶段传入的键值对，并统计具有相同键的值。对于单词计数任务，Reduce阶段会统计每个单词出现的次数，并输出最终的结果。
以上就是MapReduce执行流程的简单示例。在实际应用中，MapReduce可以应用于各种大数据处理任务，例如机器学习、数据挖掘、图像处理等。