在Hadoop伪分布式环境下，如何使用Java编写MapReduce程序来完成词频统计任务？请结合《Hadoop MapReduce实验：词频统计详解》提供详细步骤。

在Hadoop伪分布式环境中实现词频统计是一个经典的MapReduce应用示例，它涉及到了大数据处理的核心概念和操作流程。要完成这一任务，首先需要准备一个适合的环境，包括安装好Hadoop 2.7.1或更高版本，并确保JDK版本为1.6及以上。随后，你需要使用Java开发环境，如Eclipse，来编写MapReduce程序。

参考资源链接：[Hadoop MapReduce实验：词频统计详解](https://wenku.csdn.net/doc/1hgmccphpq?spm=1055.2569.3001.10343)

在编写MapReduce程序时，需要定义两个主要的类：Mapper类和Reducer类。Mapper类负责读取输入的文本数据，将每行文本分割成单词，并为每个单词输出键值对（单词，1）。Reducer类则负责将相同单词的键值对合并，累加它们的计数值，最终输出每个单词及其频率的键值对。

以下是一个简化的Java代码示例，展示了如何实现上述Map和Reduce操作：

public class WordCount {
    public static class TokenizerMapper
       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        public void map(Object key, Text value, Context context
                        ) throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
            while (itr.hasMoreTokens()) {
                word.set(itr.nextToken());
                context.write(word, one);
            }
        }
    }

    public static class IntSumReducer
       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                           Context context
                           ) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }
}

在上述代码中，`TokenizerMapper`类实现了Mapper接口，将文本行拆分成单词，并为每个单词输出一个键值对。`IntSumReducer`类实现了Reducer接口，对所有相同单词的计数值进行求和。

完成代码编写后，需要编译Java程序，并将其打包成jar文件，以便在Hadoop环境中运行。在Linux环境下，可以使用Hadoop命令行工具提交MapReduce作业，具体命令如下：

hadoop jar wordcount.jar WordCount /input /output

这里的`wordcount.jar`是编译打包后的文件，`WordCount`是包含main方法的Java类，`/input`是HDFS中存放输入文本文件的目录，`/output`是存放输出结果的目录。

通过观察`/output`目录下生成的文件，可以检查MapReduce作业的执行结果。如果成功执行，该目录下会包含MapReduce程序的输出文件，其中列出了各个单词及其出现的次数。

为了深入理解并实践整个过程，《Hadoop MapReduce实验：词频统计详解》提供了详尽的指导，包括如何配置和启动Hadoop伪分布式环境，如何上传文件到HDFS，以及如何编写、调试和运行MapReduce程序。这份资料对于理解大数据技术的实际操作非常有帮助，建议在完成当前项目实战后继续深入研究。

参考资源链接：[Hadoop MapReduce实验：词频统计详解](https://wenku.csdn.net/doc/1hgmccphpq?spm=1055.2569.3001.10343)