我是一名热爱大数据的程序员，经常使用Hadoop Java API来处理海量数据。今天我要和大家分享一些关于Hadoop Java API的经验和技巧。

关键词1：Hadoop

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理超大规模的数据，是大数据领域的基础设施。Hadoop Java API是Hadoop框架的核心部分，我们使用它可以编写分布式数据处理程序。

关键词2：Java

Java是一种广泛使用的编程语言，也是Hadoop Java API的编程语言。我们使用Java编写Hadoop程序会比使用其他语言更容易上手和操作。

关键词3：API

API是应用程序接口的缩写，它定义了编程语言和操作系统之间的交互规则。Hadoop Java API提供了一组类和函数，可以让我们通过Java编程语言访问Hadoop框架。在使用时，需要导入相关的Java类库。

示例代码：

// 导入Hadoop相关的Java类库
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
// Map函数
public class WordCountMapper
  extends Mapper
  {
 
  private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
  private Text word = new Text();
  public void map(LongWritable key, Text value, Context context
          ) throws IOException, InterruptedException {
    StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
    while (itr.hasMoreTokens()) {
      word.set(itr.nextToken());
      context.write(word, one);
    }
  }
}
// Reduce函数
public class WordCountReducer
  extends Reducer
  {
 
  private IntWritable result = new IntWritable();
  public void reduce(Text key, Iterable
  values,
 
            Context context
            ) throws IOException, InterruptedException {
    int sum = 0;
    for (IntWritable val : values) {
      sum += val.get();
    }
    result.set(sum);
    context.write(key, result);
  }
}

上述代码是一个简单的Word Count程序的示例代码，可以通过Hadoop Java API来实现。该程序可以统计一组文本中每个单词出现的次数。

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