hadoop任务执行流程主要包括以下几个步骤：
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提交作业：用户在客户端机器上使用hadoop提供的命令行工具或API，构建任务的执行环境并将任务提交到yarn（Hadoop的资源管理器）。
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资源申请：YARN收到任务提交请求后，会根据任务所需资源（如内存、CPU等）向集群中的节点申请资源。
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任务启动：一旦资源分配完成，YARN会将任务的启动命令发送给相应的节点。在节点上，NodeManager负责启动任务容器，并且监控任务的执行状态。
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执行map任务：任务容器启动后，其中的应用程序会加载任务所需的代码和数据，并开始执行Map阶段的计算。Map任务负责将输入数据转换为中间键值对。
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执行reduce任务：Map任务完成后，Reduce任务开始执行。Reduce任务负责将Map任务的输出进行合并和聚合，生成最终结果。
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输出结果：Reduce任务完成后，任务的结果会被写入指定的输出路径中，供后续使用和分析。
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后续处理：任务执行完成后，需要进行一些后续处理工作，如输出数据检查、资源释放、日志和监控等，以确保任务的完整性和数据的可用性。
