在Hive中，MapReduce任务的执行流程如下：
- Hive查询语句被解析成HiveQL，并被转换成MapReduce作业。
- Hive将MapReduce作业提交给Hadoop集群的YARN ResourceManager。
- YARN ResourceManager为该作业分配资源并启动相应的Map和Reduce任务。
- Map任务通过读取HDFS上的输入数据并对其进行切分，然后将其传递给Map函数进行处理。
- Map函数将输入数据转换成键值对，并进行处理生成中间结果，然后将中间结果写入本地磁盘。
- Reduce任务从Map任务生成的中间结果中读取数据，对相同键的值进行归并汇总，并将最终的结果写入HDFS。
- 最终的结果将被返回给Hive客户端，用户可以通过Hive查询结果。
总的来说，Hive中的MapReduce任务执行流程与普通的MapReduce任务执行流程相似，只是在Hive中，用户可以通过HiveQL来编写查询语句，并由Hive将查询语句转换成MapReduce作业进行执行。
