WordCount算是大数据计算领域经典的入门案例，相当于Hello World。

虽然WordCount业务极其简单，但是希望能够通过案例感受背后MapReduce的执行流程和默认的行为机制，这才是关键。

WordCount编程实现思路

map阶段的核心：把输入的数据经过切割，全部标记1，因此输出就是<单词，1>。

shuffle阶段核心：经过MR程序内部自带默认的排序分组等功能，把key相同的单词会作为一组数据构成新的kv对。

reduce阶段核心：处理shuffle完的一组数据，该组数据就是该单词所有的键值对。对所有的1进行累加求和，就是单词的总次数。

上传课程资料中的文本文件1.txt到HDFS文件系统的/input目录下，如果没有这个目录，使用shell创建。

•hadoop fs -mkdir /input

•hadoop fs -put 1.txt /input

准备好之后，执行官方MapReduce实例，对上述文件进行单词次数统计。

第一个参数：wordcount表示执行单词统计任务;

第二个参数：指定输入文件的路径;

第三个参数：指定输出结果的路径(该路径不能已存在);