在Hadoop分布式文件系统(HDFS)上使用Java实现MapReduce进行WordCount词频统计时，如何构建Mapper和Reducer的代码逻辑，并配置MapReduce作业的参数？

为了实现基于HDFS的MapReduce WordCount词频统计，你需要编写特定的MapReduce作业，其中包含Mapper和Reducer两个主要组件。以下是一个具体实现的示例，以及如何配置作业参数的详细步骤。

参考资源链接：[MapReduce实战：WordCount词频统计与HDFS应用](https://wenku.csdn.net/doc/4czhvwub77?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要准备Hadoop开发环境，并确保HDFS服务已经启动。以下是实现WordCount的步骤和代码细节：

1. **编写Mapper类**：Mapper负责读取输入的文本行，并将每个单词映射为键值对（word, 1）。关键在于如何分割文本并生成中间键值对。

public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
        while (itr.hasMoreTokens()) {
            word.set(itr.nextToken());
            context.write(word, one);
        }
    }
}

2. **编写Reducer类**：Reducer负责对相同单词的键值对进行合并，即对所有计数求和，得到每个单词的频率。

public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

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

3. **配置和运行MapReduce作业**：在主函数中配置作业的输入输出路径，设置Mapper和Reducer类，以及其他作业参数。然后提交作业并等待完成。

public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, 

参考资源链接：[MapReduce实战：WordCount词频统计与HDFS应用](https://wenku.csdn.net/doc/4czhvwub77?spm=1055.2569.3001.10343)