词频统计Map-Reduce过程

hdfs原始数据：
hello a
hello b

map阶段：
输入数据：key-value对，key为偏移量(一个字符一个偏移量，换行也算一个)

    <0,"hello a">
    <8,"hello b">

输出数据：context上下文，存储输出的数据（伪代码如下）

    map(key,value,context) {
        String line = value;    //hello a
        String[] words = value.split("\t");
        for(String word : words) {
            //第一次hello
            //第一次a
            //第一次hello
            //第一次b
            context.write(word,1);//word为当前的词，1代表一次
         }
  }

map输出数据为：

    <hello,1>
    <a,1>
    <hello,1>
    <b,1>

reduce阶段(首先对输入数据进行分组排序)：
输入阶段：

    <a,1>
    <b,1>
    <hello,{1,1}>

输出阶段：

    reduce(key,value,context) {
            int count = 0;
            String word = key;
            for(int i : value) {
                count +=i;
            }
            context.write(key,count);
        }