在伪分布式Hadoop环境中，如何利用Java编写MapReduce程序来完成词频统计任务，并确保程序能够在指定的Hadoop版本上正常运行？

要在Hadoop伪分布式环境下完成词频统计任务，首先需要确保Java开发环境已经搭建好，并且已经安装了适合Hadoop版本的JDK。接下来，可以按照以下步骤编写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)

1. **创建项目和配置**：使用JavaIDE（如Eclipse）创建一个新项目，并配置好Hadoop的相关依赖。确保项目的classpath中包含了Hadoop的核心库。

2. **编写Mapper类**：在项目中创建一个Mapper类，该类继承自`org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper`。实现其`map`方法，用于读取输入文本文件中的文本，将其分割为单词，并将单词作为key，数值1作为value输出。

3. **编写Reducer类**：创建一个Reducer类，继承自`org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer`。实现其`reduce`方法，将具有相同key的所有value累加，输出每个单词及其出现的总次数。

4. **主类设置**：创建一个主类，继承自`org.apache.hadoop.mapreduce.Job`，在其中设置Mapper类和Reducer类，以及输入输出路径。输入路径应指向HDFS中的input目录，输出路径则应指向一个不存在的目录（通常在HDFS中动态创建）。

5. **本地运行和调试**：在本地环境中使用Hadoop命令行工具（如`hadoop jar`）来运行MapReduce作业，检查程序是否能够正确输出结果。

6. **提交到Hadoop集群**：在确认程序本地运行无误后，使用`hadoop fs -put`命令将程序打包后的jar文件以及数据上传至HDFS，然后在Hadoop集群上运行该MapReduce作业。

7. **监控和分析结果**：使用`hadoop job`命令来监控作业执行的状态，待作业完成后使用`hadoop fs -cat`命令查看输出目录下的结果文件，分析统计结果。

在编写和运行MapReduce程序时，要参考《Hadoop MapReduce实验：词频统计详解》中详细的实验步骤和代码实现，确保按照书中提供的最佳实践进行操作。这样不仅可以加深对MapReduce编程模型的理解，还能确保程序能够在指定的Hadoop版本上顺利运行，最终完成词频统计任务。

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)