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对原有的WordCount程序进行小修小改。将原本以空格、回车识别单词的WordCount，改成以逗号、回车识别单词的WordCount。以说明Map/Redure到底在做一件什么事。

代码修改之后如下：

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;public class WordCount {//Mapper处理类public static class TokenizerMapper extendsMapper<Object, Text, Text, IntWritable> {private final static IntWritable one = new IntWritable(1);//相当于int one=1;相当于int result;但在mapreducer中，放在context的整形，需要是IntWritableprivate Text word = new Text();//相当于string word=""，相当于int result;但在mapreducer中，放在context的字符串，需要是Textpublic void map(Object key, Text value, Context context)throws IOException, InterruptedException {StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString(),",");//itr是一个根据,分割之后，遍历分割之后的元素的游标，同：//string[] temp=string.split(',');//for(int itr=0;itr<temp.length;itr++)while (itr.hasMoreTokens()) {word.set(itr.nextToken());//相当于string word=itr.nextToken()context.write(word, one);}}}//Reducer处理类public static class IntSumReducer extendsReducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {private IntWritable result = new IntWritable();//相当于int result;但在mapreducer中，放在context的整形，需要是IntWritablepublic void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {int sum = 0;for (IntWritable val : values) {sum += val.get();}result.set(sum);//相当于int result=sumcontext.write(key, result);}}//主函数，唯一需要修改的部分，就是指明Map/Reduce两个处理类public static void main(String[] args) throws Exception {//指定动作，必须有这几行代码//初始化	Configuration conf = new Configuration();String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();if (otherArgs.length != 2) {System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");System.exit(2);}Job job = new Job(conf, "word count");job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);//指明Map处理类，关键job.setReducerClass(IntSumReducer.class);//指明Reduce处理类，关键//指明输出流job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));//指明输入文件是刚刚接受的第0个参数FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));//指明输入文件是刚刚接受的第1个参数		System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);//提交任务，执行//指定动作，必须有这几行代码}
}

可以看到，我们程序猿如果需要进行Mapreduce其主要核心就是写好分割过程Map与合并过程Reduce。

Map、Reduce本身就是一个对数据字典遍历的过程。

而Mapreduce在开始，将输入文件，根据回车分成一个个value，在Map到Reduce中途做了一件将写入Context中Key值相同的项的value合并起来。这些都是一些自动完成的过程。当然，处理速度非常快，可以据此，作一些大数据的统计。