案例 ： world count
IDEA pom文件 ：
指定本次MapReduce程序中 数据输入的路径(hdfs文件系统中的路径) 和 数据最终输出 存放在什么位置(hdfs文件系统中的路径)
1.创建数据输入的路径(hdfs文件系统中的路径)：hadoop fs -mkdir -p /Hadoop_daima/input
2.把要计算的文件放到数据输入的路径(hdfs文件系统中的路径)中：hadoop fs -put xx.txt yy.txt /Hadoop_daima/input
3.注意：不需要创建 数据最终输出目录(hdfs文件系统中的路径)，否则会报错：FileAlreadyExistsException: Output directory，
数据最终输出目录会由MapReduce程序创建
Hadoop MapReduce--程序运行模型--集群运行模式
将 mapreduce 程序提交给 yarn 集群的命令：
格式一：hadoop jar xx.jar mapreduce程序的全限定类名 args参数
例子：hadoop jar wordcount.jar cn.itcast.bigdata.mrsimple.WordCountDriver args
格式二：hadoop jar xx.jar
（无需配置mapreduce程序的全限定类名，因为在pom.xml中的<mainClass>标签体中配置了mapreduce程序的全限定类名）
例子：hadoop jar wordcount.jar
Hadoop MapReduce--程序运行模型--本地运行模式
conf.set("mapreduce.framework.name","local")代码语句 为设置本地模式运行，但要注意的是 mapred-default.xml中已经默认配置是本地模式，
所以即使不配置conf.set(“mapreduce.framework.name”,“local”)，只要右键run运行该程序仍然是本地模式