在这种情况下，hadoop集群上必须运行多个reducer。因此，即使您在输入中检测到错误并尝试停止它，您也不能确定状态是否一致（即，一旦接收到错误的输入，就不会处理任何记录），因为多个还原器可能会并行处理多个记录。
所以我不认为停止这项工作是个好主意。

停止工作可能不是个好主意。但如果需要，一种方法是创建自己的异常类，或者扩展其中一种 InterruptedException 或者 IOException ，并在条件出现时抛出该异常。
您的异常类可能如下所示：

Class QuitReducerException extends InterruptedException {

      //Parameterless Constructor
      public QuitReducerException() {}

      //Constructor that accepts a message
      public QuitReducerException(String message)
      {
         super(message);
      }
}

在reduce方法中，您可以按如下方式使用它：

@Override
 protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException,InterruptedException {
      ...
      if(<condition to quit happen>){
          throw new QuitReducerException("Quitting reducer due to some specified reason");// You may add details of the reason you are quitting and this will be available in the job logs (in stderr)
      }
      ...
  }

ps：这并不能确保当前reducer发出的输出将被提交到输出文件。另外，任何其他未完成的reducer都不会提交文件。而那些已经完成的减速机，本来就已经投入产出了。