计算出每个手机号码的一年总流量。 main 方法已给出，其中 Job 和输入输出路径已配置完成，无需更改； map 和 reduce 的输入输出 key、value 已给出； 编程中直接写 map 与 reduce 过程的主要内容即可

好的，以下是 MapReduce 中 map 和 reduce 函数的主要内容，用于计算每个手机号码的一年总流量：

public static class FlowMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, FlowBean> {
    private Text phoneNum = new Text();
    private FlowBean flow = new FlowBean();
    
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] fields = value.toString().split("\t");
        phoneNum.set(fields[1]); // 手机号码作为 key
        flow.set(Long.parseLong(fields[7]), Long.parseLong(fields[8])); // 上行流量和下行流量作为 value
        context.write(phoneNum, flow); // 输出 key-value 对
    }
}

public static class FlowReducer extends Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean> {
    private FlowBean result = new FlowBean();
    
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        long upFlow = 0;
        long downFlow = 0;
        for (FlowBean flow : values) {
            upFlow += flow.getUpFlow();
            downFlow += flow.getDownFlow();
        }
        result.set(upFlow, downFlow); // 计算总流量
        context.write(key, result); // 输出 key-value 对
    }
}

在 map 函数中，我们将每个手机号码作为 key，上行流量和下行流量作为 value，并输出 key-value 对。

在 reduce 函数中，我们将同一个手机号码的流量数据进行聚合，得到该手机号码的总流量，并输出 key-value 对。

需要注意的是，由于输入数据中手机号码和流量数据的位置可能不同，因此在 map 函数中需要根据实际情况进行调整。另外，FlowBean 是一个自定义的类，用于封装流量数据的上行流量和下行流量。

希望这些代码能够对你有所帮助，如果你有更多的问题，欢迎随时向我提问。