用java的MapReduce根据统计文档中buy最多的前10个商品的id（item_id）和前10个fav类型的商品id（item_id）

要使用Java中的Hadoop MapReduce框架来实现对`cookie.txt`文件中的数据处理，以找出出现次数最多的前10个购买（buy）商品ID以及最常被收藏（fav）的前10个商品ID，可以按照以下步骤设计程序：

### 步骤概述
1. **输入解析**：定义一个InputFormat来读取文本文件，并将每行数据转化为键值对形式（如`(item_id, event_type)`作为key，事件计数为value）。
2. **映射阶段**：在Mapper任务中，对于每个记录，根据其是否是“buy”或“fav”事件分别输出对应的键值对。
3. **洗牌与排序**：所有来自Mappers的数据会根据key进行分区并排序后传递给Reducers。
4. **规约阶段**：Reducer任务接收一组相同的keys及其对应的所有values，在这里计算各个商品ID下不同类型的事件总数。
5. **Top-N选择**：最后需要一种机制来筛选出top-N的结果。

### Mapper逻辑示例

public static class EventCountMapper 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 {
        String[] parts = value.toString().split(",");
        if (parts.length >= 3 && ("buy".equals(parts[2]) || "fav".equals(parts[2]))) {
            word.set(parts[1] + "_" + parts[2]); // item_id_event_type
            context.write(word, one);
        }
    }
}

### Reducer逻辑示例
为了实现获取Top-N的功能，可以在Reducer之后添加额外的逻辑或者利用数据库存储中间结果，再查询最高的N条记录；也可以通过自定义Partitioner和Combiner优化性能。

注意上述代码仅为概念性的示意代码，请根据具体环境调整。实际应用中还需要配置Job参数、编写Driver类等。此外，考虑到MapReduce不适合实时分析，如果数据量不是特别大，还可以考虑使用流式处理框架（如Spark Streaming）。如果是在线服务场景下的实时统计需求，则推荐采用Kafka+Storm/Spark Streaming+Flink等技术栈。