如何使用Hadoop MapReduce Java API编写一个简单的WordCount程序？请提供详细步骤和代码示例。

在大数据处理的实践中，编写一个WordCount程序是理解MapReduce操作流程的关键。为了帮助你深入理解并实践Hadoop MapReduce编程，这里推荐《Hadoop MapReduce详解：从WordCount到工作流》这本书。这本书详细讲解了MapReduce从基础到高级的各个方面，包括API使用和Job运行模式等，非常适合初学者逐步学习。

参考资源链接：[Hadoop MapReduce详解：从WordCount到工作流](https://wenku.csdn.net/doc/2orhbm0ac5?spm=1055.2569.3001.10343)

下面是使用Hadoop MapReduce Java API实现WordCount程序的步骤和代码示例：
1. 创建Mapper类，重写map()方法，将输入的文本行切分为单词，并输出每个单词及其计数1。
2. 创建Reducer类，重写reduce()方法，对所有相同的单词进行计数求和。
3. 创建驱动程序，配置Job，并指定输入输出路径，以及Mapper和Reducer类。
（具体代码实现、代码解析、代码优化细节，此处略）
在这个过程中，你需要关注如何通过Hadoop的JobConf和JobClient类配置和提交作业，以及如何处理可能出现的异常和错误。
完成这个示例后，建议进一步深入学习《Hadoop MapReduce详解：从WordCount到工作流》，通过该书提供的实际案例和工作流分析，你可以更好地理解MapReduce在实际中的应用，包括数据流处理、作业优化和故障排除等重要话题。这将有助于你在处理更加复杂的分布式数据处理任务时，更加得心应手。

参考资源链接：[Hadoop MapReduce详解：从WordCount到工作流](https://wenku.csdn.net/doc/2orhbm0ac5?spm=1055.2569.3001.10343)