现在我想对其进行单元测试。一种方式，是job执行完了后，读取输出目录中的文件，确认计数是否正确。但这样的情况如果失败，也不知道是哪里失败。我们需要对map和reduce单独进行测试。
　　tomwhite的书《hadoop权威指南》有提到如何用Mockito进行单元测试，我们依照原书对温度的单元测试来对wordcount进行单元测试。(原书第二版的示例已经过时，可以参考英文版第三版或我的程序)。
package org.apache.hadoop.examples;
/* author zhouhh
* date:2012.8.7
*/
import static org.mockito.Mockito.*;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.junit.*;
public class WordCountTest {
@Test
public  void testWordCountMap() throws IOException， InterruptedException
{
WordCount w = new WordCount();
WordCount.TokenizerMapper mapper = new WordCount.TokenizerMapper();
Text value = new Text("a b c b a a");
@SuppressWarnings("unchecked")
WordCount.TokenizerMapper.Context context = mock(WordCount.TokenizerMapper.Context.class);
mapper.map(null， value， context);
verify(context，times(3)).write(new Text("a")， new IntWritable(1));
verify(context).write(new Text("c")， new IntWritable(1));
//verify(context).write(new Text("cc")， new IntWritable(1));
}
@Test
public void testWordCountReduce() throws IOException， InterruptedException
{
WordCount.IntSumReducer reducer = new WordCount.IntSumReducer();
WordCount.IntSumReducer.Context context = mock(WordCount.IntSumReducer.Context.class);
Text key = new Text("a");
List values = new ArrayList();
values.add(new IntWritable(1));
values.add(new IntWritable(1));
reducer.reduce(key， values， context);
verify(context).write(new Text("a")， new IntWritable(2));
}
public static void main(String[] args) {
//  try {
//   WordCountTest t = new WordCountTest();
//
//   //t.testWordCountMap();
//   t.testWordCountReduce();
//  } catch (IOException e) {
//   // TODO Auto-generated catch block
//   e.printStackTrace();
//  } catch (InterruptedException e) {
//   // TODO Auto-generated catch block
//   e.printStackTrace();
//  }
}
}
　　verify(context)只检查一次的写，如果多次写，需用verify(contex，times(n))检查，否则会失败。
　　执行时在测试文件上点run as JUnit Test，会得到测试结果是否通过。
　　本示例程序在hadoop1.0.3环境中测试通过。Mockito也在hadoop的lib中自带，打包在mockito-all-1.8.5.jar