简述mapreduce作业的执行流程

MapReduce是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。其执行流程通常分为以下几个步骤：

1. **分片（Sharding）**：首先，原始的大数据集会被切分成若干小的数据块（Splits），每个块都会被打散到集群的不同节点上。

2. **映射阶段（Mapper）**：每个节点上的mapper会独立地对分配给它的数据块执行"映射"操作。它接收键值对作为输入，应用用户自定义的map函数，将输入拆分成一系列新的键值对，并发送给后续阶段。

3. **排序阶段（Sorting）**：映射后的中间结果会在本地进行排序，通常是按键进行排序，以便于接下来的规约操作能够高效进行。

4. **规约阶段（Reducer）**：排序后的中间结果被合并并传递给reducer。reducer接收到一组相关的键及其对应的值，然后应用用户自定义的reduce函数，生成最终的结果。

5. **合并结果（Combining Results）**：所有节点的reduce结果会被汇总到一个地方，通常是Hadoop的JobTracker，然后进一步合并成最终的输出。

6. **错误恢复（Error Handling）**：如果在处理过程中发生故障，MapReduce框架通常有机制自动检测和恢复，比如任务的重试或者失败任务的重新调度。