编写Java程序对UCI数据（或者网络爬虫数据）进行分析。首先，将数据文件上传到hdfs，随后进行数据预处理，将数据存储到HBase（或者Hive），再对数据采用基于MapReduce架构的数据挖掘模型进行分析，并将分析结果以可视化形式体现。

好的，这是一个比较复杂的任务，需要涉及到多个技术和工具。下面是一个大致的步骤：

1. 选择一个适合的数据集，可以从UCI数据仓库（https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php）或者其他网站上获取。根据数据集的特点和数据集所适用的领域，选择一个合适的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等。

2. 将数据文件上传到HDFS。可以使用Hadoop的命令行工具或者Hadoop API实现。例如，使用命令行工具上传一个名为“data.csv”的文件到HDFS的“/input”目录下：

   $ hadoop fs -put data.csv /input

3. 进行数据预处理。这包括数据清洗、数据转换、数据标准化、处理缺失值等步骤。可以使用Hadoop的MapReduce框架来实现这些步骤，也可以使用Hive或Pig等工具来进行数据预处理。

4. 将预处理后的数据存储到HBase或Hive。可以使用Hadoop的API或者Hive的QL语言来实现。例如，使用Hive的QL语言创建一个名为“mytable”的表，并将数据插入到表中：

   CREATE TABLE mytable (id INT, name STRING, age INT) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf1:name,cf1:age")
   ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
   
   LOAD DATA INPATH '/input/data.csv' INTO TABLE mytable;

5. 编写基于MapReduce框架的数据挖掘模型。可以使用Hadoop的API或者其他的第三方库，如Mahout来实现。例如，使用Hadoop的API实现一个简单的分类器：

   public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
       public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
           String[] fields = value.toString().split(",");
           // TODO: 对数据进行特征提取和转换
           Text outputKey = new Text(fields[0]);
           IntWritable outputValue = new IntWritable(1);
           context.write(outputKey, outputValue);
       }
   }

   public static class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
       public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
           int sum = 0;
           for (IntWritable value : values) {
               sum += value.get();
           }
           context.write(key, new IntWritable(sum));
       }
   }

   public static void main(String[] args) throws Exception {
       Configuration conf = new Configuration();
       Job job = Job.getInstance(conf, "MyJob");
       job.setJarByClass(MyJob.class);
       job.setMapperClass(MyMapper.class);
       job.setReducerClass(MyReducer.class);
       job.setOutputKeyClass(Text.class);
       job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
       FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/input/data.csv"));
       FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/output"));
       System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
   }

6. 将分析结果以可视化形式体现。可以使用各种可视化工具，如Tableau、D3.js等来展示分析结果。例如，使用Tableau创建一个数据可视化图表：


以上是一个大致的流程，具体实现可能会根据数据集和数据挖掘算法的不同而有所差异。