;//获取行数 System.out.println("页数：" + pagecount +"\n" + "字数： " + wordcount +"\n" ...
importjava.io.File;importjava.io.IOException;importjava.nio.file.Files;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){try{Filefile=newFile("sample.txt");Stringtext=newString(Files.readAllBytes(file.toPath()));intwordCount=WordCount.countWords(text);System.out.println("Total words in file: "...
第一次作业:使用java实现word count github项目地址: https://github.com/changrui520/homework 作业要求: 可执行程序命名为:wc.exe。 该程序处理用户需求的模式为:wc.exe [parameter] [input_file_name] 存储统计结果的文件默认为result.txt,放在与wc.exe相同的目录下。 需求分析: 输入:wc.exe -c file.c ...
主函数的main方法如下: import java.util.List;publicclassMain{publicstaticReadFileCls read;publicstaticWordCount wordCount;publicstaticvoidmain(String[] args){if(args.length >=3) {inti =0;if(args[i].equals("-a") || args[++i].equals("-a")) {intj =1- i;if(args[j].equals("-c")) ...
Word Count import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.stream.Collectors; public class TestStream { static void wordCount() { List<String> lines = Arrays.asList("hello java", "hello python"); Map<String, Long> words = lines.stream() .flatMap...
3. Word Count的Java实现 4. Word Count的Python实现 参考 1 导引 我们在博客《Hadoop: 单词计数(Word Count)的MapReduce实现 》中学习了如何用Hadoop-MapReduce实现单词计数,现在我们来看如何用Spark来实现同样的功能。 2. Spark的MapReudce原理 Spark框架也是MapReduce-like模型,采用“分治-聚合”策略来对数据分布...
使用Document.getBuiltinDocumentProperties().getCharCountWithSpace()方法计算带有空格的字符数。 Java import com.spire.doc.*; public class countWordsNumber { public static void main(String[] args) {//创建一个Document实例Document document = new Document();//加载示例Word文档document.loadFromFile("C:\...
hadoop wordcount 执行程序出错 运行hadoop自带的wordcount,一、实验内容使用Hadoop实现WordCount应用。WordCount是一个最简单的分布式应用实例,主要功能是统计输入目录中所有单词出现的总次数,如文本文件中有如下内容:Helloworld则统计结果应为:Hello1world1WordCount
话不多说,直接上代码 List Count public static void main(String[] args) { List<String> list = Arrays.asList("beijing", "shanghai", "guangzhou", "shenzhen", "beijing");...
List Word Count publicstaticvoidmain(String[]args){List<String>list=Arrays.asList("beijing shanghai guangzhou","beijing guangzhou","beijing","beijing");Map<String,Long>collect=list.stream().flatMap(o->Stream.of(o.split(" "))).collect(Collectors.groupingBy(o->o,Collectors.counting()));Syst...