搭建Hadoop单机版，使用MapReduce解决姓名分析问题。

好的，我可以为您解答这个问题。

首先，您需要下载和安装Hadoop单机版。您可以从Apache Hadoop的官方网站下载并按照指南进行安装。

接下来，您需要准备数据。这里假设您有一个文本文件，其中包含许多姓名。每个姓名都是由姓和名组成的，姓和名之间用空格分隔。

然后，您需要编写MapReduce程序来解决这个问题。具体来说，您需要编写两个Mapper和一个Reducer。第一个Mapper将文本文件中的每个姓名拆分成姓和名，然后将它们作为键值对发送到Reducer。第二个Mapper将姓和名交换，然后将它们作为键值对发送到Reducer。

Reducer接收到这些键值对后，将它们分组并计算每个姓名出现的次数。最后，Reducer将每个姓名及其出现次数写入输出文件。

下面是示例代码：

Mapper1：

public class NameTokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {

  private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
  private Text name = new Text();

  public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
    while (itr.hasMoreTokens()) {
      name.set(itr.nextToken());
      context.write(name, one);
    }
  }
}

Mapper2：

public class ReverseNameTokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {

  private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
  private Text name = new Text();

  public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
    while (itr.hasMoreTokens()) {
      String fullName = itr.nextToken();
      String[] nameParts = fullName.split(" ");
      name.set(nameParts[1] + " " + nameParts[0]);
      context.write(name, one);
    }
  }
}

Reducer：

public class NameCountReducer 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);
  }
}

最后，您需要将编译后的程序打包成一个JAR文件，并使用Hadoop运行它。命令如下：

hadoop jar <your-jar-file>.jar <input-file> <output-file>

其中，`<your-jar-file>`是您打包后的JAR文件名，`<input-file>`是输入文件名，`<output-file>`是输出文件名。

希望这个回答能对您有所帮助！