MapReduce框架下结合分布式编码计算的容错算法帮我写出Python代码，并解释代码，要求表示代码运行结果

MapReduce是一种分布式计算模型，用于处理大量数据。当涉及到分布式编码计算的容错算法，我们通常会用到像Hadoop一样的框架来处理。这里我将展示一个简单的Hadoop Streaming Python示例，它使用序列化来处理失败的任务并恢复。

首先，我们需要安装`hadoop streaming`，它是Hadoop的一部分，允许用户通过外部程序如Python编写MapReduce任务。假设我们要做的是对一个文本文件的单词计数，并且使用`kryo`库来进行序列化以提高性能。

from mrjob.job import MRJob
from mrjob.protocol import RawValueProtocol
import krypy

# 自定义序列化和反序列化器
class CustomSerde(krypy.KryoSerializer):
    def __init__(self):
        super(CustomSerde, self).__init__()

    def serialize(self, obj):
        return self.dumps(obj)

    def deserialize(self, data):
        return self.loads(data)

# WordCount class using custom serializer and reducer
class WordCount(MRJob):
    OUTPUT_PROTOCOL = RawValueProtocol
    SERIALIZER = CustomSerde

    def mapper(self, _, line):
        words = line.strip().split()
        for word in words:
            yield word, 1

    def reducer(self, word, counts):
        yield word, sum(counts)

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

在这个例子中：

1. `WordCount` 类继承自 `MRJob`，这是Hadoop Streaming中的一个基础模板。
2. `OUTPUT_PROTOCOL` 被设置为 `RawValueProtocol`，这意味着键值对不需要进一步转换直接作为输出。
3. `SERIALIZER` 设置为我们自定义的 `CustomSerde`，它实现了Kryo的序列化和反序列化，帮助我们在分布式环境中存储和恢复数据。
4. `mapper` 函数负责处理输入行并将每个单词和计数1发送给reducer。
5. `reducer` 函数计算每个单词的所有计数并返回总和。

当你运行这个脚本时，如果某个任务在中间失败了，Hadoop Streaming会自动尝试从备份节点恢复，并利用序列化的数据重新执行该任务。这样就实现了容错能力。