MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集，它包括两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段，在Map阶段，输入数据被分割成多个小块，然后每个小块由一个Map任务进行处理，在Reduce阶段，所有Map任务的输出被合并成一个最终的结果。

下面是一个使用Java编写的简单的MapReduce程序，用于统计文本中每个单词出现的次数。

1. Map阶段

在Map阶段，我们的任务是将输入的文本分割成单词，并为每个单词生成一个键值对，其中键是单词，值是1。

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
        while (itr.hasMoreTokens()) {
            word.set(itr.nextToken());
            context.write(word, one);
        }
    }
}

2. Reduce阶段

在Reduce阶段，我们的任务是将具有相同键（即相同的单词）的所有值（即出现次数）相加，以得到每个单词的总出现次数。

public class WordCountReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();
    public 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);
        context.write(key, result);
    }
}

3. 主程序

我们需要一个主程序来配置和启动MapReduce作业。

public class WordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

这个程序将从命令行参数指定的输入路径读取文本文件，然后将单词计数的结果写入到指定的输出路径。