"这篇资源是关于如何使用Java编程来实现Hadoop环境下的单词计数功能。首先，需要在本地创建目录并输入数据，然后将数据上传到HDFS。接着，编写一个Maven工程，添加相应的Hadoop依赖，并配置Log4j。在Mapper和Reducer类中实现计数逻辑，最后通过Hadoop的命令行工具运行jar包，查看结果。"
在这个过程中，我们涉及了以下几个关键知识点：
1. **Hadoop基础**：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许在廉价硬件集群上处理大规模数据。在这个示例中，我们使用Hadoop的`fs`命令来操作文件系统，如`copyFromLocal`用于将本地文件上传到HDFS（Hadoop分布式文件系统）。
2. **MapReduce**：MapReduce是Hadoop处理大数据的核心算法，分为Map阶段和Reduce阶段。Map阶段将原始数据分割成键值对，Reduce阶段则对这些键值对进行聚合，本例中用于统计单词个数。
3. **Java编程**：编写Java程序是实现Hadoop MapReduce任务的基本方式。在这个例子中，我们需要创建一个Maven工程来管理依赖和构建流程。
4. **Maven**：Maven是一个项目管理工具，用于自动化构建、依赖管理和项目信息管理。在POM.xml文件中，我们添加了Hadoop的相关依赖库，以便于开发和运行Hadoop程序。
5. **Hadoop依赖**：在`pom.xml`中，我们引入了Hadoop的几个关键模块，如`hadoop-common`、`hadoop-client`和`hadoop-hdfs`，它们提供了Hadoop的核心功能和HDFS的访问接口。
6. **Log4j**：Log4j是一个日志记录框架，用于在程序运行时记录调试信息。在`src/main/resources`下创建的`log4j.properties`文件用于配置日志输出级别和格式。
7. **Mapper类**：Mapper是MapReduce中的第一个阶段，它接收输入数据，进行处理并生成中间键值对。在`com.only.mapreduce.wordcount`包下创建的Mapper类需要实现`map()`方法，该方法会将文本行拆分成单词，并为每个单词生成一个键值对。
8. **Reducer类**：Reducer是MapReduce的第二个阶段，它负责收集Mapper的输出，对相同键的值进行合并。在本例中，Reducer类会统计每个单词的总数。
9. **Hadoop命令行工具**：运行MapReduce作业时，我们使用`hadoop jar`命令来指定包含主类的jar包（这里是`WordcountDriver`），以及输入和输出目录。
10. **数据处理流程**：整个过程包括从本地创建和上传数据到HDFS，运行MapReduce作业，然后从HDFS读取结果。这个例子展示了Hadoop处理文本数据的基本步骤，适用于其他类似的大规模数据处理任务。
通过以上步骤，我们可以理解如何在实际环境中运用Hadoop MapReduce解决实际问题，例如统计文件中的单词出现次数。这不仅展示了Hadoop的分布式计算能力，也揭示了Java在大数据处理中的应用。
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