WordCount程序的目标是统计几个文件中每个单词出现的次数，是官方提供的示例程序，这里使用的hadoop的版本为hadoop-1.2.1。
1）、首先编写代码，将WordCount.java文件放到wordcount_classes文件夹中，代码如下：
import java.io.IOException;import java.util.*;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.conf.*;import org.apache.hadoop.io.*;import org.apache.hadoop.mapred.*;import org.apache.hadoop.util.*;public class WordCount {public static class Map extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {private final static IntWritable one = new IntWritable(1);private Text word = new Text();public void map(LongWritable key, Text value,OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)throws IOException {String line = value.toString();StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);while (tokenizer.hasMoreTokens()) {word.set(tokenizer.nextToken());output.collect(word, one);}}}public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)throws IOException {int sum = 0;while (values.hasNext()) {sum += values.next().get();}output.collect(key, new IntWritable(sum));}}public static void main(String[] args) throws Exception {JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);conf.setJobName("wordcount");conf.setOutputKeyClass(Text.class);conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);conf.setMapperClass(Map.class);conf.setCombinerClass(Reduce.class);conf.setReducerClass(Reduce.class);conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));JobClient.runJob(conf);}}2）、编译代码并打成jar包，打jar包的时候别忘了后面的点号”.”，表示打包到当前文件夹：
$ javac –classpath ~/hadoop-1.2.1/hadoop-core-1.2.1.jar-dwordcount_classes ~/wordcount_classes/WordCount.java$ jar –cvf wordcount.jar -C wordcount_classes/.成功后，将生成wordcount.jar文件
3）、在HDFS中新建输入文件的文件夹input，建好后使用-ls命令查看
$ bin/hadoop dfs –mkdir input$ bin/hadoop dfs –ls4）、新建两个文本文件并上传至HDFS。在两个文件中分别输入一篇英文文章（随便找，或者输入几个单词即可），这里假设两个文件分别是file01和file02，使用以下命令将两个文件上传至HDFS中，file01 file02在input_files中：
$ bin/hadoop dfs -put ~/input_files/* input5）、运行程序，查看结果，将结果输出到output中。
$ bin/hadoop jar~/wordcount_classes/wordcount.jar WordCount input output结果如下（太长，只截取了一部分）：
也可以使用下面的命令，将output文件下载下来查看
$ bin/hadoop dfs –get output output_localoutput_local结构为：
示例程序结束，下面是HDFS常用的操作:
hadoop dfs -ls in 列出HDFS下某个文档中的文件hadoop dfs -put test1.txt test 上传文件到指定目录并且重新命名，，只有所有的DataNode都接收完数据才算成功hadoop dfs -get in getin 从HDFS获取文件并且重新命名为getin，同put一样可操作文件也可操作目录hadoop dfs -rmr out 删除指定文件从HDFS上hadoop dfs -cat in/* 查看HDFS上in目录的内容hadoop dfsadmin -report 查看HDFS的基本统计信息，结果如下hadoop dfsadmin -safemode leave 退出安全模式hadoop dfsadmin -safemode enter 进入安全模式
人若软弱就是自己最大的敌人
