我也是hadoop新手，在研究同一个问题时，我发现mapper和reducer类还有setup（）和cleanup（）方法以及map（）和reduce（）。

首先，将减速器的数量设置为1

public static class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
int sum=0
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      for (IntWritable value : values) 
        {
            sum += value.get();
        }
}

@Override
protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
  context.write(new Text("Sum:", new IntWritable(sum));
  }
}

如果你不需要钥匙，那就用一个固定的钥匙。如果必须有多个键值，可以将reducer数设置为1，并使用reducer类中的示例变量来保存所有值的总和。在setup（）方法中初始化变量，并在close（）方法中报告总总和。
另一种方法是通过在reduce方法中增加一个计数器来写入给定键的值之和。让hadoop将所有值合并到一个计数器值中。