根据这个cookie.txt文本使用java的mapreduce，写一段完整的且一定能够跑通的计算pv数量的mapreduce代码，使得输出的结果是pv的总数以及每一个日期的pv总数

对于您请求的具体Java MapReduce程序来处理如`1726796069578.txt`所示的数据，并统计PV（页面浏览量）总数及按日PV数，下面给出一个基础框架，这将帮助理解如何开始编写针对这类数据格式的MapReduce作业：

首先需要安装并配置Hadoop环境。然后可以创建一个新的Java项目或在现有的项目中添加以下类文件。这里假设您的输入文件格式为每行多个字段，其中第五个字段表示"pv"，第六个字段为日期。

### Mapper类

Mapper负责从输入数据中提取日期和PV值，将其作为键值对输出。

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class PVMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {
    private final static LongWritable one = new LongWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] parts = value.toString().split(",");
        if (parts.length > 5 && "pv".equals(parts[4])) { // 假设pv标识位于第四个位置
            word.set(parts[5]); // 设置日期为key
            context.write(word, one); // 输出(date, 1)
        }
    }
}

### Reducer类

Reducer接收Mapper传递的所有相同日期的记录，并计算总和。

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class PVReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {
    private LongWritable result = new LongWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        long sum = 0; // 初始化计数器
        for (LongWritable val : values) {
            sum += val.get(); // 计算每个日期对应的pv总和
        }
        result.set(sum); // 设置结果
        context.write(key, result); // 输出(date, total_pv)
    }
}

### Driver类

最后，在主函数中设置Mapper、Reducer以及指定输入输出路径等参数。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class PVDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "pv count");
        job.setJarByClass(PVDriver.class);
        job.setMapperClass(PVMapper.class);
        job.setReducerClass(PVReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

以上示例提供了一个基本的MapReduce应用程序结构用于计算PV。注意实际应用时可能需要调整输入解析逻辑以适应具体的数据格式。此外还需确保所有必要的依赖项已正确导入到项目中。