MapReduce程序的main函数通用的基本格式代码？

MapReduce是一种分布式计算模型，通常用于处理大规模数据集。在Hadoop框架中编写MapReduce程序时，`main`函数的主要结构如下：

public class YourMapperOrReducer extends Mapper<OldKey, OldValue, NewKey, NewValue> // 或者Reducer
{
    public void map(OldKey key, OldValue value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 这里编写map操作的代码，将输入键值对转换为新的键值对
    }

    public void reduce(NewKey key, Iterable<NewValue> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 这里编写reduce操作的代码，合并相同键的新值
    }
}

public static void main(String[] args) throws Exception {
    Job job = Job.getInstance(); // 创建Job实例
    job.setJarByClass(YourMapperOrReducer.class); // 设置主类
    job.setMapperClass(YourMapperOrReducer.class); // 设置Mapper类
    job.setReducerClass(YourReducer.class if applicable); // 如果有reducer，设置Reducer类

    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); // 添加输入路径
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); // 设置输出路径

    boolean success = job.waitForCompletion(true); // 启动任务并等待完成
    System.exit(success ? 0 : 1); // 根据任务结果退出
}

这里的`YourMapperOrReducer`需要替换为你实际的类名，并根据需求选择是否包含`Reducer`。`args[0]`和`args[1]`分别代表输入文件路径和输出文件路径，用户可以在命令行中指定。