public class CountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, DoubleWritable> { private DoubleWritable num = new DoubleWritable(); private Map<String,Integer> map = new HashMap<String,Integer>(); private int total = 0; // 3 {1,1,1} // 12 {1,1} protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { // 1.sum int sum = 0; for(IntWritable v : values){ sum += v.get(); } //2. total: global num total += sum; //3. put to hashmap map.put(key.toString(),sum); } protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException { // 4. loop map Set<String> keys = map.keySet(); for(String key : keys){ //5. process the percent int value = map.get(key); double percent = value/(double)total; // 3 3 // 12 2 // 6. write to HDFS num.set(percent); context.write(new Text(key),num); } } }请解释以上代码

这是一个 MapReduce 的 Reducer 类，用于将 Mapper 阶段输出的数据进行汇总，并且计算每个月份出现的数量占比，最终将结果输出到 HDFS。

具体来说，该 Reducer 类的输入键为 Text，值为 IntWritable。输入的数据格式为月份和数量的键值对。Reducer 类的输出键为 Text，值为 DoubleWritable。输出的数据格式为月份和数量占比的键值对。

在 reduce() 方法中，首先将输入的所有数量进行求和，得到一个全局的数量 total。然后将每个月份和对应的数量存储到一个 HashMap 中。最后，在 cleanup() 方法中，遍历 HashMap 中的每个月份，计算每个月份对应的数量占总数量的比例，并将结果输出到 HDFS。

需要注意的是，在计算占比时，将数量转换为 double 类型，并且使用 DoubleWritable 类型的变量进行输出。同时，在循环遍历 HashMap 时，需要首先获取 HashMap 的键集合，并且使用键来获取对应的值。