利用分布式编程框架 MapReduce，设计并编写一个分布式的程序，用 MapReduce 的思想解决一个实际问题，要求功能有自己的特色和创新点，不能照搬已有的例子（如：实现WordCount、K-means），数据量尽可能大，可以做的方向包括但不限于：数据挖掘、数据仓库、机器学习等。在华为云上部署集群并运行程序。

非常好的问题！MapReduce 是一种大数据处理模型，可在分布式计算机集群上运行。它被广泛用于数据挖掘和机器学习等领域。下面是我给你的回答：

我建议您尝试使用 MapReduce 模型解决文本分类问题。文本分类是一项基本的自然语言处理任务，它可以将大量的文本数据自动分类到不同的类别中。这个问题可以很好地用 MapReduce 模型解决，因为它可以处理大规模的文本数据，并且可以在分布式系统上并行处理。

具体地，您可以使用 MapReduce 框架来实现以下步骤：

1. 数据预处理：首先需要对原始文本数据进行预处理。这可能涉及到去除停用词、标记化和词干提取等操作，以减少数据量和提高分类准确度。

2. 特征提取：然后需要从预处理后的文本数据中提取特征。可以使用 TF-IDF 算法来计算每个文档中每个单词的权重，从而将文档表示为向量。

3. 训练分类器：接下来，使用这些向量来训练一个分类器，比如朴素贝叶斯分类器或支持向量机。这将需要对数据进行拆分和分组以便在 MapReduce 模型中进行并行处理。

4. 测试分类器：最后，使用测试数据集来测试分类器的准确度。

您需要注意的是，在 MapReduce 模型中，数据需要按键值对的形式进行处理。在文本分类问题中，键可以是类别，值可以是文档向量。每个键值对都将由一个 Map 函数处理，并将其输出作为中间结果。然后，这些中间结果将由 Reduce 函数进行处理，以产生最终的输出结果。

在华为云上部署集群并运行程序，您可以使用华为云上的 Hadoop 集群来部署和运行程序。Hadoop 是一个开源的 MapReduce 实现，可以在云端或本地使用。您只需要将程序编译成 MapReduce 作业，并将其提交到 Hadoop 集群中即可。

希望这个回答能够对您有所帮助！