在Linux实现对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C

好的，这里为您提供一个在Linux环境下实现该功能的MapReduce程序实现。我们假设文件A和文件B已经上传到了Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，并且已经安装了Hadoop。

1. 创建输入文件夹和输出文件夹

我们首先需要在HDFS上创建输入文件夹和输出文件夹，用于存放文件A、文件B和输出文件C。假设我们在HDFS上创建了一个名为input的文件夹，并将文件A和文件B分别上传到了该文件夹下，同时在HDFS上创建了一个名为output的文件夹，用于存放输出文件C。

# 创建文件夹
hadoop fs -mkdir input
hadoop fs -mkdir output

# 上传文件A和文件B到input文件夹下
hadoop fs -put /path/to/fileA input/
hadoop fs -put /path/to/fileB input/

2. 编写MapReduce程序

接下来，我们需要编写一个MapReduce程序，用于对文件A和文件B进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。

mapper.py

#!/usr/bin/env python

import sys

for line in sys.stdin:
    # 对每行文本进行处理，生成一系列的键值对
    line = line.strip()
    print(line, 1)

reducer.py

#!/usr/bin/env python

import sys

last_key = None

for line in sys.stdin:
    # 将所有具有相同键的键值对聚合在一起，并进行归约，得到一个不包含重复内容的输出文件C
    key, value = line.strip().split('\t')
    if key != last_key:
        print(key)
        last_key = key

3. 运行MapReduce程序

接下来，我们需要在Hadoop集群上运行MapReduce程序。

# 运行MapReduce程序
hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-*.jar \
-file /path/to/mapper.py -mapper /path/to/mapper.py \
-file /path/to/reducer.py -reducer /path/to/reducer.py \
-input input/* -output output

其中，-file参数用于将本地文件上传到Hadoop集群的临时目录中，-mapper和-reducer参数用于指定Mapper函数和Reducer函数的路径，-input和-output参数用于指定输入文件夹和输出文件夹的路径。

4. 查看输出文件

最后，我们可以查看输出文件C，确认程序是否运行成功。

# 查看输出文件C
hadoop fs -cat output/*

输出文件C中包含了文件A和文件B中的所有内容，并剔除了其中重复的内容。