用MapReduce程序设计

MapReduce是一种并行计算框架，可以用来处理大规模数据集。它包括两个主要的步骤：Map和Reduce。

Map阶段将输入数据分成若干个小块，每个小块都由一个Map任务处理。Map任务读取输入数据，将其转换成一系列键值对，然后将这些键值对传递给Reduce任务。

Reduce阶段将Map任务输出的键值对按照键进行排序，并将具有相同键的值放在一起。Reduce任务接收这些值，对它们进行聚合操作，然后输出最终结果。

下面是一个基本的MapReduce程序设计：

public class WordCount {
    public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();
        
        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String line = value.toString();
            StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
            while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
                word.set(tokenizer.nextToken());
                context.write(word, one);
            }
        }
    }
    
    public static class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            context.write(key, new IntWritable(sum));
        }
    }
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setCombinerClass(Reduce.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

该程序通过MapReduce框架实现了一个简单的单词计数功能。它的输入是一个文本文件，输出是每个单词出现的次数。

在Map阶段，每个Map任务将输入文件分成若干个小块，并对每个小块进行处理。对于每个单词，Map任务将其转换成一个键值对，其中键是单词本身，值是1。

在Reduce阶段，Map任务的输出将按照键进行排序，并将具有相同键的值放在一起。Reduce任务对这些值进行聚合操作，然后输出最终结果。

要运行这个程序，可以使用类似于下面的命令：

hadoop jar WordCount.jar WordCount input output

其中，`WordCount`是程序的类名，`input`是输入文件的路径，`output`是输出文件的路径。