使用Hadoop MapReduce处理文本文件，Mapper负责将文本分割为单词，然后Reducer对每个单词进行计数，最后将结果写入输出文件。 

// 定义WordCount公共类
public class WordCount {

    // 主入口方法，处理命令行参数
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建Hadoop配置对象
        Configuration conf = new Configuration();
        
        // 创建Job实例，设置作业名称
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        
        // 设置作业的JAR包，这里使用WordCount类所在的包
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        
        // 设置Mapper类
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        
        // 设置Combiner和Reducer类，这里使用同一个类，因为Reduce操作不需要排序
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReduceClass(IntSumReducer.class);

        // 设置输出键和值的类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class); // 输出键：单词类型，Text
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class); // 输出值：单词计数，IntWritable

        // 将输入文件添加到作业
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); // 第一个参数是输入文件路径

        // 设置输出文件路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); // 第二个参数是输出文件路径

        // 等待作业完成，返回0表示成功，1表示失败
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }

    // Reducer类，统计单词的出现次数
    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        // 初始化结果值为0
        private IntWritable result = new IntWritable();

        // 在reduce函数中，处理键值对，累加值
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get(); // 获取值并累加
            }
            result.set(sum); // 设置结果值
            context.write(key, result); // 将键值对写入输出
        }
    }

    // Mapper类，进行单词分词
    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
        // 声明全局变量，用于存储单个单词
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        // map函数，将文本分割成单词，每个单词与1一起写入输出
        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()); // 获取下一个单词
                context.write(word, one); // 将单词和1写入输出
            }
        }
    }
}