在ubutun上用mapreduce实现导入文件的wordcount实例并展示在终端上的输入代码

在Ubuntu上使用MapReduce实现WordCount的例子通常是在Hadoop环境下，因为Hadoop MapReduce是一个用于处理大规模数据集的框架，而Ubuntu默认并不直接包含Hadoop。不过，你可以通过安装Apache Hadoop来完成这个任务。首先，你需要安装必要的软件包：

1. 安装Hadoop：

sudo apt-get update
sudo apt-get install hadoop-hdfs hadoop-yarn-client hadoop-client

然后，创建HDFS目录（如果还没有的话）：

hadoop fs -mkdir /input
hadoop fs -put yourfile.txt /input/

假设你有一个名为`yourfile.txt`的文本文件，需要统计其中单词的频率。WordCount的基本步骤包括两个Mapper和一个Reducer：

Mapper部分：

cat /input/yourfile.txt | hadoop jar hadoop-streaming.jar \
-mapper 'cat <(tr " " "\n") | sort | uniq -c | cut -f2' \
-input stdin \
-output /output/mapper_output

Reducer部分：

hadoop jar hadoop-streaming.jar \
-reducer 'awk '{print $2, $1}'' \
-input /output/mapper_output \
-output /output/reducer_output

最后，查看结果：

hadoop fs -cat /output/reducer_output

这将在HDFS的`/output/reducer_output`路径下显示单词及其出现次数。

注意：上述命令在实际环境中运行前，确保Hadoop配置已经正确，并且Hadoop守护进程（如NameNode、DataNode和JobTracker）正在运行。