请补全Reducer函数内容

在Hadoop的MapReduce编程模型中，Reducer是一个处理阶段，用于合并和聚合由Mapper阶段产生的中间键值对（key-value pairs）。下面是一个简单的Reducer函数的基本结构，假设我们正在处理的是字符串排序的例子：

// 定义Reducer类
public class WordCountReducer extends Reducer<Key, Text, Key, LongValueWritable> {
    // 输入键值对（key, value）作为输入
    private final ValueInputFormat<Key, Text> input;

    public void setup(Context context) {
        input = new ValueInputFormat<>();
        context.getConfiguration().set("mapreduce.input.keyvalue.positivefield", "1");
    }

    @Override
    protected void reduce(Key key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        long count = 0;
        for (Text value : values) {
            count++;
            context.write(key, new LongValueWritable(count)); // 输出键（单词）和对应的计数
        }
    }

    @Override
    public void cleanup(Context context) {
        // 可选的清理操作
    }
}

这个`reduce`方法会接收所有具有相同键的值（即所有mapper阶段生成的关于同一个单词的记录），然后累加它们的数量。`context.write()`方法用于将新的键值对写入到输出。