在Hadoop平台上实现WordCount程序时，如何编写Java代码并正确配置运行环境？

要在Hadoop平台上编写并运行WordCount程序，首先需要确保你的开发环境中已经安装了Hadoop和Java开发工具包（JDK）。接着，你需要创建一个Java项目，并在其中实现WordCount的两个主要组件：Mapper和Reducer。

参考资源链接：[Hadoop WordCount程序详解：从入门到实践](https://wenku.csdn.net/doc/4xnscw1foi?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们来看Mapper组件的实现。Mapper的主要任务是读取输入数据（通常是文本文件），对数据进行分词处理，并输出键值对。通常，这会涉及到以下步骤：

public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

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

接下来是Reducer组件的实现。Reducer的任务是接收所有具有相同键的中间键值对，对它们的值进行累加，得到最终结果。通常，这会涉及到以下步骤：

public static class IntSumReducer 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，在`main`函数中，你需要设置Job的配置，指定输入输出路径，以及设置Mapper和Reducer类。然后，启动Job并等待它完成：

public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, 

参考资源链接：[Hadoop WordCount程序详解：从入门到实践](https://wenku.csdn.net/doc/4xnscw1foi?spm=1055.2569.3001.10343)