生成一篇带代码的MapReduce的编程开发-求和

好的，下面是一篇带有代码的MapReduce的编程开发-求和：

在MapReduce中，我们通常会使用两个函数：Map函数和Reduce函数。Map函数将输入数据分成若干个键值对，Reduce函数对这些键值对进行聚合操作。

下面是一个简单的MapReduce程序，用于计算输入文件中的数字的和：

Map函数：

public class SumMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static Text KEY = new Text("sum");
    private final static IntWritable VALUE = new IntWritable();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        int sum = 0;
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
            String token = tokenizer.nextToken();
            sum += Integer.parseInt(token);
        }
        VALUE.set(sum);
        context.write(KEY, VALUE);
    }
}

Reduce函数：

public class SumReducer 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();
        }
        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }
}

在这个程序中，我们定义了一个SumMapper类和一个SumReducer类。Map函数将输入文件中的数字分成一个个键值对，其中键为"sum"，值为输入文件中的数字。Reduce函数对这些键值对进行求和操作，最终输出结果。

下面是一个完整的MapReduce程序：

public class SumJob {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "sum");
        job.setJarByClass(SumJob.class);
        job.setMapperClass(SumMapper.class);
        job.setReducerClass(SumReducer.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);
    }
}

在这个程序中，我们使用Job类来定义MapReduce作业。我们设置了输入文件和输出文件的路径，以及Map和Reduce函数所在的类。最后，我们调用job.waitForCompletion()方法来执行作业，并等待作业完成。

这就是一个简单的MapReduce程序，用于计算输入文件中的数字的和。