MapReduce 的 Java 版 WordCount 代码，结构清晰、依赖明了，适合刚上手 Hadoop 的你快速入门。整个实现分成三个主要模块：Mapper、Reducer 和 Driver，逻辑比较简单，注释也够清楚，配合 pom.xml 一起用，整个项目构建起来没啥坑。

Java 写的 MapClass 把一行行文本切词后，每个词都 context.write() 出去，值全是 1。嗯，就是这么直接。后面 ReduceClass 把这些词的值加起来，统计出每个词出现的次数，逻辑比较直白，几行代码就搞定。

WordCount 这个主类就是个调度中心，配置 Job 的各种参数，像 Mapper、Reducer、输入输出路径啥的，还顺手指定了 Combiner，省了一波网络传输，执行效率也能提提。

说到构建，pom.xml 的配置也挺实用，依赖了 hadoop-client 2.10.1，JDK 版本写的是 1.7，如果你是用 IDEA 或 Eclipse，配好 HADOOP_HOME 和 JAVA_HOME 就能跑起来。

哦对了，如果你想深入一点，可以去看看Hadoop WordCount 源码深度解析，有逐行注释，看起来会更清楚。也别忘了装好 Hadoop 环境，不然打包成功了也跑不了。

如果你刚接触 MapReduce，这个 WordCount 例子还是蛮值得过一遍的。理解了 Map 和 Reduce 怎么配合，就能往下玩更复杂的逻辑了。