在Linux使用Java实现对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C

好的，这里为您提供一个在Linux环境下使用Java实现该功能的MapReduce程序实现。我们假设文件A和文件B已经上传到了Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，并且已经安装了Hadoop。

1. 创建输入文件夹和输出文件夹

我们首先需要在HDFS上创建输入文件夹和输出文件夹，用于存放文件A、文件B和输出文件C。假设我们在HDFS上创建了一个名为input的文件夹，并将文件A和文件B分别上传到了该文件夹下，同时在HDFS上创建了一个名为output的文件夹，用于存放输出文件C。

# 创建文件夹
hadoop fs -mkdir input
hadoop fs -mkdir output

# 上传文件A和文件B到input文件夹下
hadoop fs -put /path/to/fileA input/
hadoop fs -put /path/to/fileB input/

2. 编写MapReduce程序

接下来，我们需要编写一个MapReduce程序，用于对文件A和文件B进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。

Mapper类

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

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

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) 
        throws IOException, InterruptedException {
        // 对每行文本进行处理，生成一系列的键值对
        String line = value.toString();
        context.write(new Text(line), one);
    }
}

Reducer类

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

public class MergeReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {
    private final static LongWritable one = new LongWritable(1);

    public void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) 
        throws IOException, InterruptedException {
        // 将所有具有相同键的键值对聚合在一起，并进行归约，得到一个不包含重复内容的输出文件C
        context.write(key, one);
    }
}

Driver类

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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 MergeDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "merge");

        job.setJarByClass(MergeDriver.class);
        job.setMapperClass(MergeMapper.class);
        job.setCombinerClass(MergeReducer.class);
        job.setReducerClass(MergeReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

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

3. 编译和打包MapReduce程序

接下来，我们需要在本地编译并打包MapReduce程序。

# 编译MapReduce程序
javac -classpath $(hadoop classpath) -d classes Merge*.java

# 打包MapReduce程序
jar -cvf merge.jar -C classes/ .

其中，-classpath参数用于指定Hadoop依赖库的路径，-d参数用于指定编译后的class文件存放的目录，-C参数用于指定打包时的根目录。

4. 运行MapReduce程序

接下来，我们需要在Hadoop集群上运行MapReduce程序。

# 运行MapReduce程序
hadoop jar merge.jar MergeDriver input output

其中，merge.jar是打包后的MapReduce程序，MergeDriver是程序入口类，input和output分别是输入文件夹和输出文件夹的路径。

5. 查看输出文件

最后，我们可以查看输出文件C，确认程序是否运行成功。

# 查看输出文件C
hadoop fs -cat output/*

输出文件C中包含了文件A和文件B中的所有内容，并剔除了其中重复的内容。