使用Hadoop中的hadoop-maper-example_3.3.5jar包实现对hdfs所以xml配置文件中出现所有单词进行词频统计描述输入和输出

Hadoop MapReduce是一个用于处理大规模数据集的并行计算框架。使用`hadoop-mapper-example_3.3.5.jar`这个工具，我们可以将XML配置文件中的单词作为键值对（key-value pairs）处理，其中单词作为键，频率作为值。这通常涉及到以下几个步骤：

1. **输入**:
首先，你需要将HDFS上的XML文件转换成MapReduce可以读取的形式，比如切割成一行行文本，因为MapReduce默认处理的是文本数据。你可以通过编写一个Mapper程序（如TextMapper），它负责读取每一行XML，提取出单词。

Mapper<String, String, Text, IntWritable> mapper = new MyWordExtractorMapper();

这里的`MyWordExtractorMapper`会从XML字符串中解析出单词。

2. **映射阶段（Mapping）**:
Mapper函数接受一个键值对，然后对每个单词进行操作。在这个例子中，它会对每个单词计数，并返回一个新的键值对，键是单词本身，值是一个表示初始计数的IntWritable对象。

3. **中间结果**:
输出的键值对会进入Shuffle过程，这里Key会被排序，Value则按原样传递到Reducer。

4. **合并阶段（Reduction）**:
Reducer接收的是键的哈希版本以及该键的所有原始值（在我们的例子中是单词频率）。Reducer任务会将这些频率相加，得到每个单词的最终频率。

5. **输出**:
最终，Reducer将生成的结果写入HDFS，通常是另一组键值对，键是单词，值是对应的频率。

要运行这个任务，你需要在命令行中提供相关的参数，如：

hadoop jar hadoop-mapper-example_3.3.5.jar wordcount /path/to/xml/input /path/to/output

其中`/path/to/xml/input`是你的XML文件所在的路径，`/path/to/output`是统计结果保存的位置。