MapReduce和Java是兩個不同的概念，盡管它們之間有一些相同點。

Java是一種編程語言，可用于開發(fā)各種應(yīng)用程序，包括Web應(yīng)用程序、桌面應(yīng)用程序、移動應(yīng)用程序等等。Java在面向?qū)ο缶幊谭矫娣浅姶螅S多開發(fā)者都信任它作為一種可靠的編程語言。

而MapReduce則是程序員用于處理大型數(shù)據(jù)集的編程模型。它通常與Hadoop一起使用，而Hadoop是一個開源的Java軟件框架。

public class WordCount {
public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
word.set(tokenizer.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
public static class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
context.write(key, new IntWritable(sum));
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = new Job(conf, "wordcount");
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.waitForCompletion(true);
}
}

這段Java代碼是一個典型的WordCount應(yīng)用程序，在MapReduce編程模型中使用。它從標(biāo)準(zhǔn)輸入中讀取文本行，然后使用String對象和StringTokenizer將它們分割成單詞。接下來，它將每個單詞映射到一個整數(shù)值1，然后將它們合并以生成總計數(shù)。

總之，Java是一種編程語言，而MapReduce則是用于處理大型數(shù)據(jù)集的編程模型。雖然在Hadoop中使用Java來實現(xiàn)MapReduce是非常常見的用法，但是開發(fā)者也可以使用其他編程語言實現(xiàn)MapReduce程序。