idea中hadoop统计相同字母组成的不同单词

可以通过 MapReduce 任务实现这个功能。具体步骤如下：

1. 编写 Map 函数：将每个单词按照字母顺序排序，然后作为 Key，原单词作为 Value 输出。

2. 编写 Reduce 函数：将相同 Key 的 Value 合并成一个字符串，即为相同字母组成的不同单词。

3. 在 Hadoop 集群上运行任务，将输入文件分割成多个块，每个块由一个 Map 任务处理，最后由 Reduce 任务输出结果。

下面是 Map 和 Reduce 函数的示例代码：

// Map 函数
public class WordMap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
    @Override
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String word = value.toString().trim();
        char[] chars = word.toCharArray();
        Arrays.sort(chars);
        String sorted = new String(chars);
        context.write(new Text(sorted), new Text(word));
    }
}

// Reduce 函数
public class WordReduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
    @Override
    public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (Text value : values) {
            sb.append(value.toString()).append(",");
        }
        sb.setLength(sb.length() - 1);
        context.write(key, new Text(sb.toString()));
    }
}

注意，这里仅仅是示例代码，具体实现还需要根据实际需求进行调整。