在大数据处理中，MapReduce编程模型是一种常用的数据处理框架。它允许用户编写程序来处理大规模数据集，将数据分割成多个任务并行执行，然后合并结果。在这个问题中，我们将实现一个MapReduce程序，用于合并和去重文件。
首先，我们需要创建一个Mapper类，它将接收输入数据并将其映射为键值对。在这个例子中，我们将使用文件名作为键，文件内容作为值。
```java
public class FileMerger extends Mapper
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] words = value.toString().split("s+");
for (String word : words) {
context.write(word, one);
}
}
}
```
接下来，我们需要创建一个Reducer类，它将接收来自Mapper的键值对，并计算它们的总和。在这个例子中，我们将使用一个计数器来跟踪每个单词的出现次数。
```java
public class WordCounter extends Reducer
private IntWritable count = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
context.write(key, count);
}
}
```
最后，我们需要创建一个主类来运行我们的MapReduce程序。在这个例子中，我们将使用Hadoop的FileSystem类来读取和写入文件。
```java
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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class Main {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "WordCount");
job.setJarByClass(Main.class);
job.setMapperClass(FileMerger.class);
job.setCombinerClass(WordCounter.class);
job.setReducerClass(WordCounter.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
```
要运行这个程序，你需要提供两个参数：输入文件的路径和输出文件的路径。例如，如果你有一个名为"input.txt"的文件，你可以通过以下命令运行程序：
```bash
java Main input.txt output.txt
```
这个程序将会读取"input.txt"文件中的每一行，将其分割成单词，然后使用Mapper类将它们合并为一个列表。然后，Reducer类将计算每个单词的出现次数，并将结果写入"output.txt"文件。
