MapReduce:
MapReduce由两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需要实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，非常简单。
这两个函数的形参是key、value对，表示函数的输入信息。
工作过程：Client把工作的jar包提交到HDFS，当需要工作时，将描述信息发送给ResourceManager,NodeManager使用心跳机制向ResourceManager领取任务，而ResourceManager则负责每台机器的任务和资源的分配，并把工作的描述信息发送给NodeManager，NodeManager则去HDFS领取和执行进行具体的工作。
◆执行步骤：
1. map任务处理
1.1 读取输入文件内容，解析成key、value对。对输入文件的每一行，解析成key、value对。每一个键值对调用一次map函数。
1.2 写自己的逻辑，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。
1.3 对输出的key、value进行分区。
1.4 对不同分区的数据，按照key进行排序、分组。相同key的value放到一个集合中。
1.5 (可选)分组后的数据进行归约。
2.reduce任务处理
2.1 对多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点。
2.2 对多个map任务的输出进行合并、排序。写reduce函数自己的逻辑，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。
2.3 把reduce的输出保存到文件中。
MapReduce流程：
统计单词出现次数小练习：
main方法：
WCMapper类：
WCReducer类：
