编程实现基本的词频统计数据处理。对于两个输入文件,即文件a和文件b,请编写mapred

编程实现基本的词频统计数据处理可以使用MapReduce框架来实现。对于两个输入文件，即文件a和文件b，可以按照以下步骤编写mapred程序：

1. 首先，需要编写一个Mapper类，该类继承自Hadoop的Mapper类。在Mapper类中，我们需要重写map方法。在该方法中，将文件a和文件b的内容分割成单词，并将每个单词作为键，将出现的次数作为值进行输出。

2. 接下来，需要编写一个Reducer类，该类继承自Hadoop的Reducer类。在Reducer类中，我们需要重写reduce方法。在该方法中，将相同的单词进行合并，并计算出现的总次数。

3. 在main方法中，我们需要设置job的各种参数，如输入路径、输出路径、Mapper类和Reducer类等。

4. 最后，运行该程序，即可得到基本的词频统计结果。

下面是一个简单的示例代码：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {
  
  public static class WordCountMapper 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[] words = value.toString().split(" "); // 分割单词
      for (String word : words) {
        this.word.set(word);
        context.write(this.word, one); // 输出键值对：(单词, 1)
      }
    }
  }
  
  public static class WordCountReducer 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(); // 计算词频总和
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result); // 输出结果：(单词, 词频总和)
    }
  }
  
  public static void main(String[] args) throws Exception{
    Job job = Job.getInstance();
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
    job.setCombinerClass(WordCountReducer.class); // 设置Combiner类，可以减少网络传输
    job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); // 输入路径
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); // 输出路径
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

以上是一个简单的基本词频统计MapReduce程序的示例代码，可以根据实际需求进行修改和扩展。