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在Hadoop中进行WordCount操作的执行流程如下：
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输入数据准备：首先将文件输入数据分割成小块，并将这些小块存储在HDFS中。
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Map阶段：在Map阶段，Hadoop会将每个小块的数据发送到不同的Map任务中进行处理。每个Map任务会对接收到的数据进行分词操作，将单词作为键，出现的次数作为值，然后将该键值对输出给Reducer。
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Shuffle阶段：在Shuffle阶段，Hadoop会将Map任务输出的键值对按照键进行排序，并将相同键的值合并在一起，生成一个键值对列表，然后将这些键值对发送给Reducer。
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Reduce阶段：在Reduce阶段，Reducer会对接收到的键值对列表进行处理，将相同键的值累加起来，得到最终的结果。
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输出结果：最后将Reducer生成的结果输出到HDFS或者本地文件系统中。
通过上述流程，可以完成对输入数据的统计和分析，得到每个单词出现的次数。WordCount是Hadoop中最经典和简单的示例程序，展示了MapReduce编程模型的基本用法。
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