对文件进行词频统计,是一个大数据领域的hello word级别的应用,来看下实现有多简单:

1 Linux单机处理

egrep -o "\b[[:alpha:]]+\b" test_word.log|sort|uniq -c|sort -rn|head -10

2 Scala单机处理(Array)

line.split(" ").map((_, 1)).groupBy(_._1).map(_._2.reduce((v1, v2) => (v1._1, v1._2 + v2._2))).toArray.sortWith(_._2 > _._2).foreach(println)

3 Spark分布式处理(Scala)

val sparkConf = new SparkConf()
val sc = new SparkContext(sparkConf)
sc.textFile("test_word.log").flatMap(_.split("\\s+")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _).sortBy(_._2, false).take(10).foreach(println)

4 Flink分布式处理(Scala)

    val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.readTextFile("test_word.log").flatMap(_.toLowerCase.split("\\s+").map((_, 1)).groupBy(0).sum(1).sortPartition(1, Order.DESCENDING).first(10).print

5 MongoDB

>db.table_name.mapReduce(function(){ emit(this.column,1);}, function(key, values){return Array.sum(values);}, {out:"post_total"})

6 Hadoop示例

hadoop jar /path/hadoop-2.6.1/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.1.jar wordcount /tmp/wordcount/input /tmp/wordcount/output

附:测试文件test_word.log内容如下:

hello world
hello www

输出如下:

2 hello
1 world
1 www

【原创】大数据基础之词频统计Word Count的更多相关文章

  1. 软工之词频统计器及基于sketch在大数据下的词频统计设计

    目录 摘要 算法关键 红黑树 稳定排序 代码框架 .h文件: .cpp文件 频率统计器的实现 接口设计与实现 接口设计 核心功能词频统计器流程 效果 单元测试 性能分析 性能分析图 问题发现 解决方案 ...

  2. 【原创】大数据基础之Zookeeper(2)源代码解析

    核心枚举 public enum ServerState { LOOKING, FOLLOWING, LEADING, OBSERVING; } zookeeper服务器状态:刚启动LOOKING,f ...

  3. 【原创】大数据基础之Spark(5)Shuffle实现原理及代码解析

    一 简介 Shuffle,简而言之,就是对数据进行重新分区,其中会涉及大量的网络io和磁盘io,为什么需要shuffle,以词频统计reduceByKey过程为例, serverA:partition ...

  4. 【原创】大数据基础之Spark(4)RDD原理及代码解析

    一 简介 spark核心是RDD,官方文档地址:https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-di ...

  5. 【原创】大数据基础之Flink(1)简介、安装、使用

    Flink 1.7 官方:https://flink.apache.org/ 一 简介 Apache Flink is an open source platform for distributed ...

  6. 【原创】大数据基础之ElasticSearch(2)常用API整理

    Fortunately, Elasticsearch provides a very comprehensive and powerful REST API that you can use to i ...

  7. 【原创】大数据基础之Impala(1)简介、安装、使用

    impala2.12 官方:http://impala.apache.org/ 一 简介 Apache Impala is the open source, native analytic datab ...

  8. 【原创】大数据基础之Benchmark(2)TPC-DS

    tpc 官方:http://www.tpc.org/ 一 简介 The TPC is a non-profit corporation founded to define transaction pr ...

  9. 【原创】大数据基础之Mongodb(2)常用查询命令

    1 下载 https://www.mongodb.com/download-center/community 比如: https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb- ...

随机推荐

  1. Golang 入门 : 切片(slice)

    切片(slice)是 Golang 中一种比较特殊的数据结构,这种数据结构更便于使用和管理数据集合.切片是围绕动态数组的概念构建的,可以按需自动增长和缩小.切片的动态增长是通过内置函数 append( ...

  2. mysql常见问题处理

    出现: Access denied for user ''@'localhost' to database ' 2.error: Found option without preceding grou ...

  3. 在Ubuntu下运行 apt-get update命令后出现错误:

    在Ubuntu下运行 apt-get update命令后出现错误: The package lists or status file could not be parsed or opened sud ...

  4. 前端获取checkbox复选框的值 通过数组形式传递

    html代码: <form role="form" class="select_people"> <div style="displ ...

  5. HTTP/1.0 vs HTTP/1.1 vs HTTP/2

    HTTP 1.0 vs 1.1 Proxy support and the Host field: HTTP 1.1 has a required Host header by spec. HTTP ...

  6. java querydsl使用

    1  POM文件 <?xml version="1.0"?> <project xsi:schemaLocation="http://maven.apa ...

  7. [Coci2015]Divljak

    题目描述  Alice有n个字符串S_1,S_2...S_n,Bob有一个字符串集合T,一开始集合是空的. 接下来会发生q个操作,操作有两种形式: “1 P”,Bob往自己的集合里添加了一个字符串P. ...

  8. AHOI2019N省联考凉凉记

    博主并未时空穿越,本文没有对选手造成恐慌 DAY0 这已经是我第四次省选了,时间真快啊,怀念三年前毫无压力的省选,考完以后如果有时间并且没退役的话可能会陆续搬以前写在别处的游记(主要是2018年的游记 ...

  9. Java进程线程笔记

    什么是并行和并发? 并发和并行是即相似又有区别:(微观) 并行:指两个或多个事件在同一时刻发生: 强调的是时间点. 并发:指两个或多个事件在同一时间段内发生: 强调的是时间段. 进程和线程的区别? 进 ...

  10. oldboy s21day06

    #!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*- # 1.列举你了解的字典中的功能(字典独有).'''dic.keys() 获取所有keydic.values() ...