MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集的并行算法，在MapReduce中，数据被分成多个独立的块，每个块由一个map任务处理，然后结果被reduce任务汇总。

当您提到“不输出key_KEYKEY”，我假设您希望了解如何在MapReduce过程中避免输出特定的键值对格式（quot;key_KEYKEY"），以下是一些可能的方法：

1、自定义Mapper和Reducer: 您可以编写自定义的Mapper和Reducer函数，以确保它们不会输出包含特定格式的键值对。

2、过滤输出: 在Reducer阶段，您可以检查每个输出键值对，并决定是否将其写入最终结果，如果键值对符合特定的条件，则跳过它。

3、使用过滤器: 在某些编程语言或框架中，您可以使用过滤器来过滤掉不需要的键值对，在Hadoop MapReduce中，可以使用org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector类的collect()方法来实现这一点。

下面是一个示例代码片段，演示了如何在Python中使用Hadoop Streaming API编写一个简单的MapReduce程序，该程序仅输出不以"key_KEYKEY"格式开头的键值对：

mapper.py
import sys
for line in sys.stdin:
    key, value = line.strip().split('t', 1)
    if not key.startswith("key_KEYKEY"):
        print(f"{key}t{value}")
reducer.py
import sys
current_key = None
current_values = []
for line in sys.stdin:
    key, value = line.strip().split('t', 1)
    if current_key == key:
        current_values.append(value)
    else:
        if current_key and not current_key.startswith("key_KEYKEY"):
            print(f"{current_key}t{','.join(current_values)}")
        current_key = key
        current_values = [value]
if current_key and not current_key.startswith("key_KEYKEY"):
    print(f"{current_key}t{','.join(current_values)}")

在这个例子中，我们首先定义了一个mapper脚本，它会读取输入数据并将不以"key_KEYKEY"开头的键值对输出，我们定义了一个reducer脚本，它会将具有相同键的所有值组合在一起，并在输出之前检查键是否符合我们的条件。

这只是一个基本示例，实际实现可能会根据您的具体需求和使用的MapReduce框架而有所不同。