在Hadoop中進行WordCount操作的執行流程如下：
輸入數據準備：首先將文件輸入數據分割成小塊，并將這些小塊存儲在HDFS中。
Map階段：在Map階段，Hadoop會將每個小塊的數據發送到不同的Map任務中進行處理。每個Map任務會對接收到的數據進行分詞操作，將單詞作為鍵，出現的次數作為值，然后將該鍵值對輸出給Reducer。
Shuffle階段：在Shuffle階段，Hadoop會將Map任務輸出的鍵值對按照鍵進行排序，并將相同鍵的值合并在一起，生成一個鍵值對列表，然后將這些鍵值對發送給Reducer。
Reduce階段：在Reduce階段，Reducer會對接收到的鍵值對列表進行處理，將相同鍵的值累加起來，得到最終的結果。
輸出結果：最后將Reducer生成的結果輸出到HDFS或者本地文件系統中。
通過上述流程，可以完成對輸入數據的統計和分析，得到每個單詞出現的次數。WordCount是Hadoop中最經典和簡單的示例程序，展示了MapReduce編程模型的基本用法。
