简述MapReduce的工作流程

MapReduce是一种分布式计算模型，由Google在2004年开发，用于处理大量数据集的并行处理。它的工作流程主要包括以下几个步骤：

1. **Map阶段** (Map)：
- 输入数据被分割成一系列小块（键值对），每个块分发到集群中的多个节点（Mapper）。
- Mapper对这些键值对进行处理，通过自定义的Map函数，将输入数据转换为一系列中间键值对，这个过程通常涉及键的映射操作。

2. **Shuffle阶段** (Shuffle)：
- 中间键值对在Mapper之间进行排序和交换，这是为了后续的Reduce阶段能根据键进行合并。
- 使用分区器(Partitioner)将中间键值对按照键分布到特定的Reducer节点。

3. **Reduce阶段** (Reduce)：
- 在每个Reducer节点上，相同键的所有中间值被收集起来，然后通过自定义的Reduce函数进行汇总，生成最终的结果。
- Reduce函数对每个键的值进行聚合操作，得到最终的键值对输出。

4. **合并结果** (Combine/Sort-Merge):
- 一些框架，如Hadoop，支持在某些情况下应用Combine函数，预先合并Mapper阶段的部分输出，减少Reduce阶段的数据量。
- 输出结果会再次排序，确保键的顺序一致，便于后续的读取或存储。

5. **错误恢复** (Error Handling)：
- MapReduce处理过程中可能出现节点故障，良好的错误恢复机制会使得任务能够自动重试或者重新分配，保证任务的最终成功完成。