java实现mapreduce (java map reduce)的方法是什么？

用Java实现MapReduce的方法是使用Hadoop框架。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，其中包含MapReduce编程模型。用Java实现MapReduce的主要步骤如下:

编写Mapper类:实现Map函数，将输入数据映射成一个中间的键值对。编写Reducer类:实现Reduce函数，根据键对中间键-值对进行分组合并。创建作业对象:设置作业的输入路径、输出路径、映射器和缩减器类。设置作业的输入数据格式和输出数据格式。提交作业并等待任务完成。特定代码示例:

导入org . Apache . Hadoop . conf . configuration；
导入org . Apache . Hadoop . fs . path；
导入org . Apache . Hadoop . io . int writable；
导入org . Apache . Hadoop . io . text；
导入org . Apache . Hadoop . MapReduce . job；
导入org . Apache . Hadoop . MapReduce . mapper；
导入org . Apache . Hadoop . MapReduce . reducer；
导入org . Apache . Hadoop . MapReduce . lib . input . file input format；
import org . Apache . Hadoop . MapReduce . lib . output . file output format；
导入Java . io . io exception；
导入Java . util . string tokenizer；
公共类字数{
公共静态类TokenizerMapper扩展映射器{
private final static int writable one = new int writable(1)；
私有文本word = new Text()；
公共void映射(对象键，文本值，上下文上下文)引发IOException，InterruptedException {
string tokenizer itr = new string tokenizer(value . tostring())；
while (itr.hasMoreTokens()) {
word . set(itr . nexttoken())；
context.write(word，one)；
}
}
}
公共静态类IntSumReducer扩展Reducer {
private int writable result = new int writable()；
公共void reduce(文本键、可迭代值、上下文上下文)引发IOException、InterruptedException {
int sum = 0；
for (IntWritable val : values) {
sum+= val . get()；
}
result.set(总和)；
context.write(key，result)；
}
}
公共静态void main(String[] args)引发异常{
Configuration conf =新配置()；
Job job = Job.getInstance(conf，"字数")；
job . setjarbyclass(word count . class)；
job . setmapper class(tokenizer mapper . class)；
job . setcombinerclass(intsumreducer . class)；
job . setreducerclass(intsumreducer . class)；
job . setoutputkey class(text . class)；
job . setoutputvalueclass(int writable . class)；
file input format . addinputpath(job，new Path(args[0]))；
file output format . setoutputpath(job，new Path(args[1]))；
system . exit(job . wait for completion(true)？0 : 1);
}
}以上是一个经典的字数统计示例，其中TokenizeMapper类实现了Map函数，将输入文本分成单词，输出中间键值对；IntSumReducer类实现Reduce函数来对同一个键的值求和；main函数创建一个作业对象，并设置输入路径、输出路径、映射器和Reducer类等信息，最后提交任务并等待执行结果。

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