MapReduce实现数据去重：Java随机生成1000个英语单词

MapReduce是一种分布式计算框架，可以方便地进行大规模数据处理。对于数据去重，我们可以使用MapReduce的思想来实现。

具体实现方法如下：

1. Map阶段：将输入的1000个单词按照某种方式进行划分，每个Mapper处理一部分数据。对于每个单词，生成一个键值对，键为单词，值为空。

2. Reduce阶段：将Map阶段生成的键值对按照键进行排序，并将相同的键合并到一起。在合并时，我们只需要保留一个键值对即可。

在Java中，我们可以使用Hadoop框架来实现MapReduce程序。具体步骤如下：

1. 定义Mapper类，实现map()方法，在该方法中，将输入的单词作为键，空字符串作为值输出。

2. 定义Reducer类，实现reduce()方法，在该方法中，对于相同的键，只保留一个键值对即可。

3. 在Main函数中，创建Job对象，并设置Mapper和Reducer类。

4. 设置输入输出路径，并启动Job。

相关问题：
1. 什么是MapReduce？
2. MapReduce有哪些常用的应用场景？
3. MapReduce的执行流程是怎样的？
4. 如何在Hadoop中编写MapReduce程序？