在使用idea開發wordcount例項中，首先構建一個maven工程，需要引入的依賴有：

<repositories>
    <repository>
        <id>apache</id>
        <url>http://maven.apache.org</url>
    </repository>
</repositories>

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>
        <version>2.7.3</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-common</artifactId>
        <version>2.7.3</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
        <version>2.7.3</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>
        <version>2.7.3</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>3.8.1</version>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>
<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-dependency-plugin</artifactId>
            <configuration>
                <excludeTransitive>false</excludeTransitive>
                <stripVersion>true</stripVersion>
                <outputDirectory>./lib</outputDirectory>
            </configuration>

        </plugin>
    </plugins>
</build>

在引入各個依賴後，點選自己建立的專案，選擇open module setting如下所示; 

 之後，引入Hadoop的包，如下圖所示：

選擇自己Hadoop的路徑，之後選擇以下所示的資料夾，選中引入即可。

之後點選配置，配置本專案的檔案輸入路徑和輸出路徑，在program arguments中前一個為檔案輸入路徑，後一個為輸出路徑，當然，此時的路徑均為hdfs叢集路徑，應該將建立的資料夾上傳到hdfs叢集中，然後把該路徑寫入，否則會報找不到檔案路徑的錯誤，出錯解決辦法參考我上一篇部落格。

配置完成後，將core-site.xml配置檔案引入，如下圖所示：

在一切配置準備完成後，便可以進行編碼了，首先建立一個java類名為WordCount，具體程式碼如下所示：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;


import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

public class WordCount {
//編寫TokenizerMapper類繼承Mapper類
    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object,Text,Text,IntWritable>{
        //定義變數one值設定為1，為每個單詞定義value為1
        public static final IntWritable one=new IntWritable(1);
        private Text word=new Text();
        //編寫map函式，其中輸入引數為value（即為單詞），輸出引數為context
        public void map(Object key,Text values,Context context) throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer str=new StringTokenizer(values.toString());
            while(str.hasMoreTokens()){
                word.set(str.nextToken());
                context.write(word,one);
            }
        }
    }
    //定義IntSumReducer繼承Reducer
    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{
        private IntWritable result=new IntWritable();
        //定義reduce方法
        public void reduce(Text key,Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {
            //遍歷，將統計各個單詞的總個數
            int sum=0;
            for (IntWritable val:values) {
                sum+=val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key,result);
        }
    }
    //編寫主函式
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        Configuration conf=new Configuration();

        Job job=Job.getInstance(conf,"wordCount");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        //新增檔案的輸入路徑
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        //新增檔案的輸出路徑
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
    }
}

一切就緒後，點選執行便可執行出結果。當然在執行之前要開啟hadoop叢集。