java map reduce怎么实现

Java MapReduce是一个编程模型，用于大规模数据集的分布式计算。它是由Google的工程师Mike Cafarella和Jeffrey Dean开发的。MapReduce的名字来源于它使用的两个核心方法：Map方法和Reduce方法。

Map方法将输入的数据集切分成独立的数据块，然后对每个数据块分别调用用户提供的Map函数进行处理。Map函数的作用是将输入的数据集中的每个数据项转换成一个对，然后将所有对作为Reduce函数的输入。

Reduce方法将Map函数输出的对进行分组，将相同key的对分为一组，然后对每组对分别调用用户提供的Reduce函数进行处理。Reduce函数的作用是将对中value的集合进行合并处理，然后将对作为MapReduce程序的输出。

MapReduce程序的运行过程如下：

1. 将输入的数据集切分成独立的数据块。

2. 对每个数据块分别调用Map函数进行处理，将输入的数据集中的每个数据项转换成一个对。

3. 将Map函数输出的对按key进行分组，将相同key的对分为一组。

4. 对每组对分别调用Reduce函数进行处理，将对中value的集合进行合并处理。

5. 将对作为MapReduce程序的输出。