WordCount是Hadoop生态系统中的一个经典示例程序，用于统计文件中单词出现的次数。在学习和理解分布式计算及Hadoop MapReduce框架的工作原理时，这个例子非常有用。Hadoop是Apache软件基金会开发的开源框架，专门设计用来处理和存储大规模数据集，其核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。
在WordCount程序中，首先有一个输入文件，比如新闻文章或书籍。该文件被HDFS分割成多个块，分布在集群的不同节点上。MapReduce的工作流程分为两个主要阶段：
- Map阶段：Hadoop将输入文件分块并分配到各个节点上的Mapper任务。Mapper任务读取文本，每行拆分成单词，并输出每个单词及其出现次数作为一个键值对。
- Shuffle与Sort阶段：Mapper输出后，Hadoop进行shuffle和sort，将相同键的所有值聚集在一起，为Reducer提供输入。
- Reduce阶段：Reduce任务合并来自多个Mapper的相同键值对，将所有相同单词的值相加，输出每个单词的总出现次数。
- 输出：结果写入到HDFS的某个目录，供后续使用或分析。
在WordCount.zip中，通常包含以下文件：
- WordCount.java: 实现WordCount逻辑的Java源代码，包含Mapper和Reducer类。
- pom.xml: Maven项目的配置文件，定义依赖和构建指令。
- README.md: 包含关于如何运行程序的说明和指导。