如何在eclipse创建两个txt文件 2. 利用hadoop的MapReduce模型对文件里单词进行词频统计。

在Eclipse中创建两个txt文件的步骤：

1. 打开Eclipse：首先，打开安装好的Eclipse IDE。
2. 新建项目：在菜单栏选择 "File" -> "New" -> "Other"。
3. 文件夹选项：找到并展开 "Files and Folders"，然后选择 "Text File" 或者 "Plain Text File"。
4. 创建文件名：输入两个文件的名称，例如 "file1.txt" 和 "file2.txt"，然后点击 "Finish"。
5. 编辑内容：右键点击新创建的文件，在弹出菜单中选择 "Open with"，选择文本编辑器，然后你可以直接在打开的文本编辑窗口中输入内容。

利用Hadoop MapReduce对txt文件单词进行词频统计：

1. 安装Hadoop和配置环境：确保已经正确安装了Hadoop，并配置好JAVA_HOME和HADOOP_HOME环境变量。
2. 编写Mapper和Reducer：在Eclipse中新建Java项目，编写Mapper类负责读取文件、分割单词，以及发送键值对到Reduce阶段。Reducer类接收键值对，累加每个单词的频率。

// Mapper.java
import java.io.IOException;
...
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    String[] words = value.toString().split("\\s+");
    for (String word : words) {
        context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
    }
}

// Reducer.java
import java.io.IOException;
...
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    int sum = 0;
    for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
    }
    context.write(key, new IntWritable(sum));
}

3. 创建JobConf对象：设置Mapper和Reducer类，以及要处理的输入和输出路径。

Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(MyWordCount.class);
job.setMapperClass(Mapper.class);
job.setCombinerClass(Reducer.class);
job.setReducerClass(Reducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

4. 运行任务：使用`job.waitForCompletion(true)`运行MapReduce任务，如果返回true则表示成功完成。