1.在本机的/root目录下，依次创建文件夹data,文本文件word.txt.

mkdir -p /root/data
vim /root/data/word.txt

键入i,进入编辑模式，输入如下内容：

hello world
hadoop hdfs
qingjiao hadoop hongya
hdfs qingjiao
qingjiao
hadoop hongya

键入Esc，退出编辑模式，输入:wq保存退出。

终端中执行HDFS shell命令。

# 创建目录
hadoop fs -mkdir -p /wordcount/input
# 上传数据文件：
hadoop fs -put /root/data/word.txt /wordcount/input

进入$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目录下，使用ls指令查看文件夹内容.

cd $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/
ll

在该文件夹下自带了很多Hadoop的MapReduce示例程序。其中，hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar包中包含了计算单词个数、计算PI值等功能的程序。

1.使用hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar示例包，对HDFS上的word.txt文件进行单词统计，在jar包位置执行如下命令：

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar wordcount /wordcount/input/word.txt /wordcount/output

指令参考：

• hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar ：表示执行一个Hadoop的jar包程序；
• wordcount：表示执行jar包程序中的单词统计功能；
  /wordcount/input/word.txt：表示进行单词统计的HDFS文件路径；
• /wordcount/output：表示进行单词统计后的输出HDFS结果路径。
  1.执行完上述指令后，示例包中的MapReduce程序开始执行，效果图如下所示：
  
  因为MapReduce程序分为Map端和Reduce端，当Map端和Reduce端都执行到100%，并显示job completed successfully时，才代表程序执行成功。

1.因为MapReduce程序是运行在YARN之上的，所以我们同样可以通过YARN集群的Web UI界面查看运行状态，在本机的浏览器上访问http://localhost:8088或http://本机IP地址:8088。效果图如下所示：

1.在“单词统计”示例程序执行成功后，再次刷新并查看HDFS的Web UI界面，效果如下图所示：

从上图可以看出，MapReduce程序执行成功后，在HDFS上自动创建了指定的输出目录/wordcount/output，并且输出了 _SUCCESS 和 part-r-00000 结果文件。

其中，_SUCCESS文件用于表示此次任务成功执行的标识，而part-r-00000表示单词统计的结果。

1.使用HDFS Shell的相关指令查看part-r-00000的内容，具体指令如下所示：

hadoop fs -cat /wordcount/output/part-r-00000

效果图如下：

从上图可以看出，MapReduce示例程序成功统计出了/wordcount/input/word.txt文本中的单词数量，并进行了结果输出。