MapReduce 作为分布式计算的主流模型，应该比较熟悉了。今天我给推荐的这个`WordCountMapReduce.zip`，挺适合想深入了解 MapReduce 的同学。它不仅包含了常见的**WordCount**实例，还有一些高级用法，比如自定义的`FileInputFormat`、`Partitioner`和排序机制。通过这些自定义的实现，能你在不同格式的数据时，提升效率。如果你之前没接触过自定义的输入格式，或者想优化数据分布，学习这份资源肯定受益匪浅。用这些技巧，你可以更精细地控制 MapReduce 作业，从而提升性能和灵活性。实践一下这些代码，你会发现它们能应对多复杂的大数据场景。，这个压缩包真的挺值得一试的，你更深入地掌握 MapReduce 的精髓。

在使用过程中，建议你先搞清楚每个自定义模块的作用，尤其是**Partitioner**的使用，它对性能的提升有大的。理解这些技术的背后逻辑，再去调整代码，效果会更好。你学完这份资料，MapReduce 的应用就能更得心应手了！