根据这个文档，用java写一个特别完整的且一定能跑通的MapReduce程序，目的是计算出以所有用户为一个整体的的跳失率以及复购率以及全部用户总的跳失率为（只看不买的用户占比）,以及复购率

基于您提供的`cookie.txt`文件内容来设计一个Java MapReduce应用程序计算用户的跳失率和复购率，首先需要明确几个概念：

- **跳失率**：访问网站后没有进行任何进一步操作（如加入购物车或购买商品等），仅浏览页面即离开的比例。
- **复购率**：一段时间内重复购买同一商品或者服务的顾客比例。

在Hadoop环境中实现这样的任务，可以遵循以下步骤编写代码：

### 步骤一：定义Mapper类

这里我们需要解析输入数据，并将其转换成键值对的形式方便后续处理。

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

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

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] fields = value.toString().split(",");
        if (fields.length >= 6 && !fields[4].equals("pv")) { // 排除PV记录
            userID.set(fields[0] + "," + fields[3]); // 用户ID+商品ID作为唯一标识符
            context.write(userID, new Text(fields[4])); // 输出行为类型
        }
    }
}

### 步骤二：定义Reducer类

此阶段主要负责统计每个用户的各类行为次数，并据此计算相关比率。

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

public class UserBehaviorReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int pvCount = 0; // 页面浏览数
        int cartCount = 0; // 加入购物车数量
        int buyCount = 0; // 购买数量
        
        for (Text val : values) {
            if ("cart".equals(val)) cartCount++;
            else if ("buy".equals(val)) buyCount++;
            else pvCount++; // 剩余视为pv
        }

        StringJoiner outputValues = new StringJoiner(",");
        outputValues.add(String.valueOf(pvCount))
                    .add(String.valueOf(cartCount))
                    .add(String.valueOf(buyCount));

        context.write(key, new Text(outputValues.toString()));
    }
}

### 步骤三：驱动程序设置

最后还需要一个主函数来启动作业并配置必要的参数，比如输入输出路径等。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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 UserBehaviorAnalysis {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "User Behavior Analysis");
        job.setJarByClass(UserBehaviorAnalysis.class);
        job.setMapperClass(UserBehaviorMapper.class);
        job.setReducerClass(UserBehaviorReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

以上是基本框架示例，请根据实际情况调整细节部分，例如输入格式分析逻辑、错误处理等。此外还需注意，实际部署时要保证Hadoop环境已正确安装配置，并能够正常运行MapReduce任务。上述代码未考虑异常情况处理及优化措施，仅供参考使用。