1、安装eclipse

准备

  eclipse-dsl-luna-SR2-linux-gtk-x86_64.tar.gz

安装

  1、解压文件。

  

  

  2、创建图标。

ln -s /opt/eclipse/eclipse /usr/bin/eclipse  #使符号链接目录
vim /usr/share/applications/eclipse.desktop  #创建一个  Gnome 启动

  

  添加如下代码:

[Desktop Entry]
Encoding=UTF-8
Name=Eclipse 4.4.2
Comment=Eclipse Luna
Exec=/usr/bin/eclipse
Icon=/opt/eclipse/icon.xpm
Categories=Application;Development;Java;IDE
Version=1.0
Type=Application
Terminal=0

  

  完成以后则会出现下图中的图标。

   

  至此,eclipse安装完成。

2、安装hadoop插件

  1、下载插件http://pan.baidu.com/s/1ydUEy

  2、将插件放到/opt/eclipse/plugins文件夹下。

  

  3、在eclipse->Windows->preferences设置Hadoop路径。

  

  至此,插件安装完成。

3、ChineseWordCount源码

package com.example.test;

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.Reader;
import java.io.ByteArrayInputStream; import org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter;
import org.wltea.analyzer.core.Lexeme; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class ChineseWordCount { public static class TokenizerMapper extends
Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> { private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException { byte[] bt = value.getBytes();
InputStream ip = new ByteArrayInputStream(bt);
Reader read = new InputStreamReader(ip);
IKSegmenter iks = new IKSegmenter(read, true);
Lexeme t;
while ((t = iks.next()) != null) {
word.set(t.getLexemeText());
context.write(word, one);
}
}
} public static class IntSumReducer extends
Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
} public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args)
.getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf, "word count");
job.setJarByClass(ChineseWordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}

4、创建Hadoop工程

  1、创建一个Map/Reduce Project,名称为ChineseWordCount。

  

  

  2、创建包com.example.test,创建ChineseWordCount类文件。

  

  

  3、导入IkAnalyzer包。

  下载地址:http://code.google.com/p/ik-analyzer/

  

  至此,Hadoop工程新建完成。

5、运行工程

  1、在/home/hadoop/目录下新建一个input文件夹,将中文文本"悟空传.txt"复制到里面。

  

  

  2、在eclipse中设置运行参数。

  操作时遇到一个问题,当运行参数设置成/opt/hadoop-2.6.0/input/*.* /opt/hadoop-2.6.0/output时,无法运行成功,我想会不会是访问权限的问题,这个下次再解决。

  

  3、点击运行。

  

6、查看结果

  

  

  

  至此,中文词频统计运行成功。

7、总结

  这次的中文词频统计只是一个简单的实验,还需要继续完善统计功能,比如词频数量的排序,去除单字统计等等。这方面我接触的还不深,希望有经验的朋友能给我一些学习建议和意见,谢谢。

初学Hadoop之中文词频统计的更多相关文章

  1. 初学Hadoop之WordCount词频统计

    1.WordCount源码 将源码文件WordCount.java放到Hadoop2.6.0文件夹中. import java.io.IOException; import java.util.Str ...

  2. Python中文词频统计

    以下是关于小说的中文词频统计 这里有三个文件,分别为novel.txt.punctuation.txt.meaningless.txt. 这三个是小说文本.特殊符号和无意义词 Python代码统计词频 ...

  3. 如何用java完成一个中文词频统计程序

    要想完成一个中文词频统计功能,首先必须使用一个中文分词器,这里使用的是中科院的.下载地址是http://ictclas.nlpir.org/downloads,由于本人电脑系统是win32位的,因此下 ...

  4. Java实现中文词频统计

    昨日有个中文词频统计的需求, 百度一番后, 发现一大堆标题党文章, 讲的与内容严重不符, 这里就简单记录下自己实现的流程吧! 与英文单词的词频统计不同, 中文的难点在于如何分词, 不过好在有许多优秀的 ...

  5. jieba (中文词频统计) 、collections (字频统计)、WordCloud (词云)

    py库: jieba (中文词频统计) .collections (字频统计).WordCloud (词云) 先来个最简单的: # 查找列表中出现次数最多的值 ls = [1, 2, 3, 4, 5, ...

  6. py库: jieba (中文词频统计) 、collections (字频统计)、WordCloud (词云)

    先来个最简单的: # 查找列表中出现次数最多的值 ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 1, 2, 1, 1] ls = ["呵呵", "呵呵&qu ...

  7. Python实现简单中文词频统计示例

    简单统计一个小说中哪些个汉字出现的频率最高: import codecs import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl mpl.rcPar ...

  8. Programming | 中/ 英文词频统计(MATLAB实现)

    一.英文词频统计 英文词频统计很简单,只需借助split断句,再统计即可. 完整MATLAB代码: function wordcount %思路:中文词频统计涉及到对"词语"的判断 ...

  9. Hadoop上的中文分词与词频统计实践 (有待学习 http://www.cnblogs.com/jiejue/archive/2012/12/16/2820788.html)

    解决问题的方案 Hadoop上的中文分词与词频统计实践 首先来推荐相关材料:http://xiaoxia.org/2011/12/18/map-reduce-program-of-rmm-word-c ...

随机推荐

  1. 6w5:第六周程序填空题2

    描述 下面程序的输出结果是: destructor B destructor A 请完整写出 class A. 限制条件:不得为 class A 编写构造函数. #include <iostre ...

  2. javascript 数组排序

    var arr=[1,2,3,5,10,4,2,19,2,0]; alert(arr);//[1,2,3,5,10,4,2,19,2,0] arr.sort(function (a, b) {//升序 ...

  3. kali linux之手动漏洞挖掘三(sql注入)

    服务器端程序将用户输入作为参数作为查询条件,直接拼写sql语句,并将结果返回给客户端浏览器 如判断登录 select * from users where user='uname' and passw ...

  4. ajax标准格式

    jquery向服务器发送一个ajax请求后,可以返回多种类型的数据格式,包括:html,xml,json,text等. $.ajax({    url:"http://www.test.co ...

  5. dubbo源码分析--dubbo spi解析

    1. 什么叫SPI? 简单总结就是一种使用类名字符串来动态实例化java类的方式,也就是反射. 2. java SPI与Dubbo SPI有什么区别 (此图来自网上,我没有刻意去截图) 然后在这个文件 ...

  6. rsync入门

    rsync是Linux/unix下一个用于远程文件(目录)同步的一个精巧的小工具程序,有很多文章讨论了其功能和实现原理,本文主要就不赘述了. 主要介绍下实践时使用的一些方法和细枝末节留作工作笔记以便日 ...

  7. request对象常用方法

    String getParameter(String name)根据表单组件名称获取提交数据 Sring[] getParameterValues(String name)获取表单组件对应多个值时的请 ...

  8. php中的各种header整理

    <?php header('HTTP/1.1 200 OK'); // ok 正常访问 header('HTTP/1.1 404 Not Found'); //通知浏览器 页面不存在 heade ...

  9. sqlalchemy orm数据类型验证方法比较

    1.在定义ORM模型时校验 sqlalchemy提供validates函数支持对字段的校验 from sqlalchemy.orm import validates class EmailAddres ...

  10. ansible基本模块-copy

    ansible   XXX   -m copy  -a  “src=XXX  dest=XXX  owner=root  group=root  mode=0755”