在Hadoop中，Reduce方法是MapReduce作業的一部分。它用于對Map任務的輸出進行合并和處理，以生成最終的輸出。

在Hadoop中使用Reduce方法，需要按照以下步驟進行操作：

1. 創建一個Reduce類，該類需要繼承org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer類，并重寫reduce方法。

public class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    @Override
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 在這里編寫Reduce邏輯
        // key：輸入鍵類型
        // values：輸入值類型迭代器
        // context：用于輸出結果的上下文
    }
}

2. 在reduce方法中，編寫Reduce邏輯。Reduce方法的輸入包括一個鍵（key）和該鍵對應的一組值（values）。在Reduce邏輯中，可以根據需要對這組值進行合并、聚合或其他處理，并將結果輸出到上下文（context）中。

3. 在作業的驅動程序中，通過調用job.setReducerClass()方法，將創建的Reduce類指定為作業的Reducer。

Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "MyJob");

// 設置Mapper和Reducer
job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setReducerClass(MyReducer.class);

// 設置Mapper和Reducer的輸出類型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

// ...

// 提交作業
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

以上是Hadoop中使用Reduce方法的基本步驟，具體的邏輯根據實際需求進行編寫。