利用imdb电影数据文件，使用mapreduce算法用python实现，完成下列任务： 1）找出平均评分最高的十部电影id； 2）打印上题中的电影名称，并显示其类别标签；

好的，我会根据你的要求回答问题。首先需要说明的是，我并不能直接读取你的本地文件，因此我将提供一个基于假数据的示例程序，你可以根据自己的实际情况进行相应的修改。

下面是示例程序：

from mrjob.job import MRJob
from mrjob.step import MRStep
import csv

class MRIMDB(MRJob):

    def mapper(self, _, line):
        # 从csv文件中读取数据
        row = next(csv.reader([line]))
        # 提取电影ID和评分
        movie_id = row[0]
        rating = float(row[1])
        yield movie_id, rating
    
    def reducer_average_rating(self, movie_id, ratings):
        total_rating = 0
        count = 0
        for rating in ratings:
            total_rating += rating
            count += 1
        # 计算平均评分
        average_rating = total_rating / count
        yield None, (average_rating, movie_id)
    
    def reducer_top_ten(self, _, rating_movie_ids):
        # 找出平均评分最高的十部电影
        top_ten = sorted(rating_movie_ids, reverse=True)[:10]
        for rating, movie_id in top_ten:
            # 利用电影ID从另一个文件中查找电影名称和类别标签
            movie_name, movie_categories = self.get_movie_info(movie_id)
            yield movie_id, (movie_name, movie_categories, rating)
    
    def get_movie_info(self, movie_id):
        # 从另一个文件中读取电影信息
        movie_info = {'1': ['Toy Story', 'Animation|Children|Comedy'],
                      '2': ['Jumanji', 'Adventure|Children|Fantasy'],
                      '3': ['Grumpier Old Men', 'Comedy|Romance'],
                      '4': ['Waiting to Exhale', 'Comedy|Drama']
                      }
        return movie_info[movie_id][0], movie_info[movie_id][1]
    
    def steps(self):
        return [
            MRStep(mapper=self.mapper,
                   reducer=self.reducer_average_rating),
            MRStep(reducer=self.reducer_top_ten)
        ]

if __name__ == '__main__':
    MRIMDB.run()

上述程序中，我们使用 `csv` 模块从文件中读取数据，然后将每条数据转换为键值对 `(movie_id, rating)`，其中 `movie_id` 为电影ID，`rating` 为评分。接着，我们使用 `reducer_average_rating` 函数计算每部电影的平均评分，并将结果输出为 `(None, (average_rating, movie_id))` 的形式。这里的 `None` 表示我们不需要对键进行分组，因此我们只需要一个 reduce 阶段就可以完成任务。

在 `reducer_top_ten` 函数中，我们利用 `sorted` 函数对 `(rating, movie_id)` 的列表进行排序，并取出前十个元素，然后利用 `get_movie_info` 函数从另一个文件中查找电影名称和类别标签，并输出结果为 `(movie_id, (movie_name, movie_categories, rating))` 的形式。

需要注意的是，上述程序中的 `get_movie_info` 函数是一个简单的示例函数，实际情况中你需要根据电影数据文件的格式来编写相应的函数。

运行上述程序时，可以使用以下命令：

python imdb.py imdb_ratings.csv

其中 `imdb_ratings.csv` 为包含电影评分信息的csv文件，你需要将其替换为实际的电影数据文件。