用java的MapReduce写一个完整的一定能够跑通的MapReduce程序，目的是将这个文档中的数据以行为单位分割后，将每行的倒数第二列数据类型拆分成2017-11-23这种的类型后与改行的其他数据一起保存下来并检查每一行数据中是否有多余的空格，如果有就删除

为了实现这一需求，我们需要编写一个Java MapReduce程序来处理给定格式的数据，并转换日期字段同时清理多余的空白。以下是一个简单的MapReduce程序示例：

1. **Mapper** - 它会读取输入文件的一行，并将其按逗号分隔成键值对。键为日期（格式化后的），值为该行剩余的部分信息。

    public static class Mapper extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
        private final static Text word = new Text();
        private Text date = new Text();

        public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter) throws IOException {
            String line = value.toString().trim(); // 去除首尾空白字符
            String[] parts = line.split(","); // 按逗号分隔
            if (parts.length > 1) { // 至少需要两个元素：日期和其他信息
                try {
                    String rawDate = parts[parts.length - 2]; // 获取原始日期字符串
                    SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");
                    Date d = sdf.parse(rawDate); // 尝试解析日期
                    sdf.applyPattern("yyyy-MM-dd"); // 设置新的输出模式
                    String formattedDate = sdf.format(d);
                    StringBuilder sb = new StringBuilder();
                    for (int i = 0; i < parts.length - 2; i++) { // 忽略最后一个元素（因为它就是日期）
                        if (i != 0)
                            sb.append(",");
                        sb.append(parts[i]);
                    }
                    word.set(sb.toString());
                    date.set(formattedDate);
                    output.collect(date, word);
                } catch (ParseException e) {
                    System.err.println("Error parsing date: " + e.getMessage());
                }
            }
        }
    }

2. **Reducer** - 收集所有具有相同键（即相同的日期）的所有值，并输出结果。

    public static class Reducer extends MapReduceBase implements Reducer<Text, Text, Text, Text> {

        public void reduce(Text key, Iterator<Text> values, OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter) throws IOException {
            while (values.hasNext()) {
                output.collect(key, values.next());
            }
        }
    }

注意，在实际应用中还需要配置JobConf来指定mapper和reducer类以及输入输出路径等参数。此外，上述代码片段仅为示例性质，具体细节如异常处理可能未完全覆盖，真实环境中使用时需进一步完善。