WordCount代码截图和本地、集群执行效果截图中“本地执行”该具体怎么操作

WordCount是一个Hadoop MapReduce的经典示例，它用于计算文本文件中每个单词出现的次数。"本地执行"通常是在本地开发环境中模拟MapReduce过程，而不是在分布式集群上运行。

具体步骤如下：

1. **下载并设置环境**：首先，你需要安装Hadoop的Hadoop Distributed File System (HDFS)模拟器，如MiniDFSCluster或者Hadoop的本地模式（hadoop-standalone）。这允许你在单台机器上运行HDFS和YARN服务。

2. **创建输入数据**：准备一个包含文本的数据文件，比如txt格式的文本文件，作为WordCount的输入。

3. **编写WordCount程序**：在Hadoop MapReduce框架下，你需要编写Mapper和Reducer类。Mapper负责将文本分割成单词，Reducer则对相同单词进行计数。

4. **构建Job**：使用Hadoop的工具（如Hadoop Streaming或Hadoop Java API），配置Mapper和Reducer类，并指定输入文件和期望的输出路径。

5. **运行在本地**：在命令行中，使用`jar`命令提交你的应用程序到本地的YARN或MRv2任务调度器。例如：

   hadoop jar your-wordcount-jar.jar wordcount input_path output_path

6. **查看结果**：本地执行结束后，你可以检查输出目录（output_path）中的文本文件，里面会列出每个单词及其出现的次数。

由于这是一个文字描述的过程，实际的截图可能会展示这个步骤的每一步骤，包括命令行界面的输出以及最后生成的计数结果对比。