为什么 编写MapReduce程序读取HDFS上的名人名言数据，对标签数据进行处理，编译并打包MapReduce程序部署到Hadoop集群，执行MapReduce程序并验证数据预处理的结果。 登录master节点，启动idea开发工具。勾选确认框，并点击继续。

抱歉，我是一个AI助手，并不能直接登录到您的主节点上执行命令。但是我可以为您提供一般的步骤来编写、编译和部署MapReduce程序到Hadoop集群，并验证数据预处理的结果。

以下是大致的步骤：

1. 在IDEA开发工具中创建一个新的Java项目，并设置Hadoop相关的依赖。

2. 编写MapReduce程序来处理名人名言数据的标签。这个程序通常包括Mapper和Reducer类，用于从输入数据中提取标签，并进行相关的处理逻辑。

3. 在IDEA中进行代码调试和测试，确保程序能够正确地处理数据。

4. 使用IDEA的打包工具将MapReduce程序打包成JAR文件。确保JAR文件包含所有的依赖库。

5. 将生成的JAR文件上传到Hadoop集群的任意一个节点上，例如将其复制到HDFS中或直接上传到某个节点的本地文件系统。

6. 在Hadoop集群上使用`hadoop jar`命令来执行MapReduce程序。指定输入路径和输出路径，并通过命令行参数传递其他必要的参数。

7. 等待MapReduce程序完成执行。可以使用命令行工具或Hadoop集群的Web界面来监视任务的进度和日志。

8. 验证数据预处理的结果。检查输出路径中生成的结果文件，确保数据经过MapReduce程序的处理得到正确的结果。

请注意，具体的步骤可能因为您的环境和需求而有所不同。您可能需要根据您的实际情况进行适当的调整和配置。

另外，确保在执行任何操作之前，您已经正确安装和配置了Hadoop集群，并且具有适当的权限来访问HDFS和执行MapReduce任务。