mapreduce的java语法
MapReduce 是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。在 Java 中，可以使用 Hadoop 的 API 来实现 MapReduce 程序。下面是一个简单的 MapReduce 示例，这个示例是从文本文件中计算单词的出现次数：
首先，定义一个 `Mapper`：
```java
import ;
import ;
import ;
import ;
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {
    private final static LongWritable one = new LongWritable(1);java中split的用法
    private Text word = new Text();
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] words = ().split("\\s+");
        for (String str : words) {
            (str);
            (word, one);
        }
    }
}
```
然后，定义一个 `Reducer`：
```java
import ;
import ;
import ;
import ;
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        long sum = 0;
        for (LongWritable val : values) {
            sum += ();
        }
        (key, new LongWritable(sum));
    }
}
```
最后，编写主程序：
```java
import ;
import ;
import ;
import ;
import ;
import ;
import ;
public class WordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = (conf, "word count");
        ();
        (); // 指定Mapper类
        (); // 指定Combiner类
        (); // 指定Reducer类
        (); // 指定输出键类型
        (); // 指定输出值类型
        (job, new Path(args[0])); // 指定输入文件路径
        (job, new Path(args[1])); // 指定输出文件路径
        ((true) ? 0 : 1); // 运行作业并等待完成，返回0表示成功，返回1表示失败。
    }
}
```

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