MapReduce的工作流程可以簡述為以下幾個步驟：
切分：將輸入數據切分為多個小數據塊，每個數據塊稱為一個輸入split。
映射（Map）：將切分后的數據塊分發給多個Map任務進行處理。每個Map任務讀取自己負責的數據塊，并根據自定義的映射函數對數據進行處理，將數據轉換為<key, value>對。
中間處理（Shuffle）：將Map任務的輸出結果按照key進行分區（Partition），并將相同key的value進行排序。
合并（Combine）：對每個分區的<key, value>對進行合并，以減少數據傳輸量。
歸約（Reduce）：將經過合并的<key, value>對分發給多個Reduce任務進行處理。每個Reduce任務根據自定義的歸約函數對數據進行處理，生成輸出結果。
合并輸出：將多個Reduce任務的輸出結果進行整合，形成最終的結果。
需要注意的是，MapReduce的工作流程可以自定義，用戶可以根據自己的需求編寫自己的Map和Reduce函數，并通過設置合適的參數來調整整個流程。
