MapReduce入门案例——wordcount词频统计分析 说实话,wordcount这个案例挺土的,但是作为入门案例,还是值得学习的,本篇就通过MapReduce来对词频进行一个统计分析,并写出核心代码。 一:案例介绍: Input : 读取文本文件; Splitting : 将文件按照文件块(block)或者行进行拆分,此时得到的K1为偏移量,V1表示对应行的文本内容...
'wondrous': 1, 'human': 1, 'now': 1, 'catalina': 1, 'asteroid': 1, 'single': 1, 'rock': 1, 'this': 1, 'cool': 1, 'and': 3, 'would': 1, 'all': 1, 'on': 1, 'Tuscon': 1, 'out':
无论你是刚入行的小白还是有经验丰富的开发者,本文都将为你提供一系列简单明了的步骤,帮助你顺利完成这个任务。 步骤概览 下面的表格将展示整个词频统计的实现过程。我们将使用Python的内置库collections来完成这个任务。 具体步骤 1. 导入所需的库 首先,我们需要导入Python的内置库collections,以便使用其中的Counter类。
(1)Map过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中Mapper类,并重写其map方法。通过在map方法中添加两句把key值和value值输出到控制台的代码,可以发现map方法中输入的value值存储的是文本文件中的一行(以回车符为行结束标记),而输入的key值存储的是该行的首字母相对于文本文件的首地址的偏移量。然后用StringTokenize...
1. 将文件上传到HDFS文件系统中 2. 使用InputFormat的子类TextInputFormat，一行一行的读取文本内容，生成...
WordCount是最常见、最基本的一个需求,例如进行词频统计、用户访问记录统计。如果数据量非常小的情况下,使用单机、批处理的方式就可以很快得到结果。但是如果数据量非常大,数据量可能是10G、100G等等。这种情况下使用单机、批处理的方式就非常低效率。所以这个时候就需要借助于分布式的思想进行处理——使用集群进行处理。
在使用MapReduce程序WordCount进行词频统计时,对于文本行“hellomaphelloreduce”,经过WordCount程序的Map函数处理后直接输出的中间结果,应该是下面哪种形式( )。 A. <"hello",1>、<"hello",1>、<"map",1>和<"reduce",1> B. <"hello",1,1>、<"map",1>和<"reduce",1> C. <"hello",<1,1>>、<...
Hadoop中自带的hadoop-mapreduce-examples-2.7.6.jar含有一些事例,本文将用wordcount实现词频统计。具体步骤如下: 1. 启动Hadoop切换.../hadoop-mapreduce-examples-2.7.6.jarwordcount/inputdata_w /output/wordcountout01 5. 查看统计结果hdfsdfs -cat
⾃⼰学习的map来写词频统计map<string,int>mp，发现更快。代码更短，效率更⾼。⼆、分析 1、在命令⾏中直接输⼊⼀串英⽂字符串，统计单词的个数，⾃⼰是C语⾔学习的⼀个初学者，在C语⾔机考中⾃⼰总是会很快的敲出来。#include <iostream> #include<cstdio> #include<cstdlib> usin...
在使用MapReduce程序WordCount进行词频统计时,对于文本行“hello hadoop hello world”,经过WordCount程序的Map函数处理后直接输出的中间结果,应该是下面哪种形式:A、<"hello",1,1>、<"hadoop",1>和<"world",1>B、<"hello",<1,1>>、<"hadoop",1>和<"...