MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce(归约)函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
运行程序wordcount
cd /opt/module/hadoop-2.7.3/share/hadoop/mapreduce 转入wordcount所在路径。
运行touch in.txt，创建In.txt文件，作为输入文件。
（如果in.txt是空文件，运行vi in.txt，输入内容作为被统计词频的输入文件）
输出目录/output必须不存在，程序运行后自动创建。
运行wordcount：
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /adir/in.txt output/
运行成功之后，进入/output目录，打开文件part-r-00000查看计数结果。