一：何为MapReduce
HDFS和MapReduce是Hadoop的两个重要核心，其中MR是Hadoop的分布式计算模型。MapReduce主要分为两步Map步和Reduce步，引用网上流传很广的一个故事来解释，现在你要统计一个图书馆里面有多少本书，为了完成这个任务，你可以指派小明去统计书架1，指派小红去统计书架2，这个指派的过程就是Map步，最后，每个人统计完属于自己负责的书架后，再对每个人的结果进行累加统计，这个过程就是Reduce步。
二：WordCount程序
程序的功能：统计每个手机号的上行流量，下行流量和总流量。
流量数据如下：
Map实现代码如下:
Reduce实现代码如下:
流量统计实体类：
main方法运行类:
来看一下Job设置了哪些东西：
- 设置处理该作业的类，setJarByClass()
- 设置这个作业的名字，setJobName()
- 设置这个作业输入数据所在的路径
- 设置这个作业输出结果保存的路径
- 设置实现了Map步的类，setMapperClass()
- 设置实现了Reduce步的类，setReducerClass()
- 设置输出结果key的类型，setOutputKeyClass()
- 设置输出结果value的类型，setOuputValueClass()
- 执行作业
运行的结果如下:
