使用Hadoop编写两个简单的MapReduce程序

MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和算法。它能够将大规模的数据集分解成小块，然后在分布式计算环境中并行处理这些小块，最后将结果进行合并。在本文中，我们将介绍如何使用Hadoop编写两个简单的MapReduce程序。

MapReduce程序通常由两个阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段中，输入数据被划分为若干个键值对，并由多个Map任务并行处理。在Reduce阶段中，Map任务的输出被合并，并由多个Reduce任务进行最终的计算和汇总。

下面我们将分别介绍两个简单的MapReduce程序的实现。

1. 单词计数程序

单词计数程序是MapReduce的经典示例。它用于统计文本中每个单词出现的次数。

首先，我们需要编写Map函数，它将输入的文本切分成单词，并为每个单词输出一个键值对，其中键是单词，值为1。以下是一个简单的Map函数的示例代码：

import java.io.IOException;