RHadoop中怎么进行MapReduce编程

在RHadoop中进行MapReduce编程主要包括以下步骤：

1. 安装和配置RHadoop：首先需要安装R和Hadoop，并安装RHadoop包。可以通过CRAN（Comprehensive R Archive Network）安装R，通过Hadoop官方网站下载安装Hadoop，然后在R中安装RHadoop包。

2. 编写MapReduce程序：在R中编写MapReduce程序，通常使用rmr2包或rhipe包来实现MapReduce操作。可以使用mapreduce函数来定义Map和Reduce函数，并通过mapreduce函数来执行MapReduce作业。

3. 运行MapReduce作业：将编写好的MapReduce程序上传到Hadoop集群中，然后通过命令行或Hue等工具提交MapReduce作业。作业会在Hadoop集群中运行，并输出结果。

4. 获取和处理结果：MapReduce作业运行完成后，可以从Hadoop集群中获取输出结果，并在R中进行后续处理和分析。

总的来说，在RHadoop中进行MapReduce编程主要还是使用R语言编写Map和Reduce函数，并通过RHadoop包来连接和操作Hadoop集群，实现分布式计算。