解释此段代码：public class CarCountReduce extends Reducer<Text, LongWritable,Text, DoubleWritable> { Map<String,Long> maps = new HashMap<String, Long>(); double all=0; @Override protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { long sum = 0; for (LongWritable value : values) { sum+=value.get();//对每个品牌的销售数量进行累加求和 } all += sum; maps.put(key.toString(),sum); } @Override protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException { Set<String> keySet = maps.keySet(); for (String key : keySet) { Long val = maps.get(key); double percent = val/all; context.write(new Text(key),new DoubleWritable(percent)); } } }

这段代码是Hadoop MapReduce程序中的一个Reducer类的实现，它的作用是将不同类型车辆的数量统计结果按照比例输出。

这个Reducer类继承了Hadoop中的Reducer类，并覆盖了其中的reduce函数和cleanup函数。

在reduce函数中，输入参数key表示车辆类型（"乘用车"或"商用车"），values表示同一类型的车辆数量。通过遍历values，将同一类型车辆的数量进行累加求和，并将结果存储在maps中。

在cleanup函数中，遍历maps中的所有键值对，计算每种类型车辆的数量占总车辆数量的比例，并将结果输出。具体来说，首先获取maps中所有的键，然后遍历这些键，分别计算每种类型车辆的数量占总车辆数量的比例，将结果输出。

其中，all变量表示总车辆数量，它的值在reduce函数中进行累加；maps变量是一个Map对象，用来存储每种车辆类型的数量；percent变量是每种车辆类型的数量占总车辆数量的比例。最终，输出的键是车辆类型，值是车辆类型数量占总车辆数量的比例。