声明:    1)本文由我原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Ubuntu操作系统,hadoop1-2-1,jdk1.8.0. 3)统计词频工作在单节点的伪分布上,至于真正实际集群的配置操作还没有达到,希望能够由本文抛砖引玉. (一)Hadoop的配置修正 网上有很多Hadoop的配置教程,可自行寻找,这一部分主要是根据自身实际情况,结合自身特点,设置Hadoop.因为有时候根据别人的教程,设置总是不成功,因为别人的教程依赖于别人的软件或操作环境特点. 本部分也不可能提

声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的百度云(联网),和Ubuntu系统的hadoop1-2-1(自己提前配好).如不清楚配置可看<Hadoop之词频统计小实验初步配置> 3)本文由于过长,无法一次性上传.其相邻相关的博文,可参见<Hadoop的改进实验(中文分词词频统计及英文词频统计) 博文目录结构>,以阅览其余三篇剩余内容文档. (五)单机伪分布的英文词频统计Python&Streamin

利用python来操作spark的词频统计,现将过程分享如下: 1.新建项目:(这里是在已有的项目中创建的,可单独创建wordcount项目) ①新建txt文件: wordcount.txt (文件内容: 跟词频统计(一)中文件一致) ②创建py文件: word.py from pyspark import SparkContext from pyspark import SparkConf conf = SparkConf().setAppName('word').setMaster('loc

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/jiq408694711/article/details/34181439 前面已经在我的Ubuntu单机上面搭建好了伪分布模式的HBase环境,当中包含了Hadoop的执行环境. 详见我的这篇博文:http://blog.csdn.net/jiyiqinlovexx/article/details/29208703 我的目的主要是学习HBase,下一步打算学习的是将HBase作为Hadoop作业的

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 异常处理 PSP表格记录 感想 基于sketch在大数据下的词频统计设计 引言 背景 解决方案 总结 参考文献: Github项目地址 摘要 本词频统计器包括行数统计.字符数统计.单词数统计.词频统计功能.基于红8黑树算法和稳定排序实现,其中红黑树算法为本词频统计器提供良好的效率.提供性能下限保证

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-count-on-hadoop/.小虾的这个统计武侠小说人名热度的段子很有意思,照虎画猫来实践一下. 与其不同的地方有: 0)其使用Hadoop Streaming,这里使用MapReduce框架. 1)不同的中文分词方法,这里使用IKAnalyzer,主页在http://code.google.co

项目需求: 1.设计一个词频统计小软件,对给定的英文文章进行单词频率的统计. 2.文章中相应的标点不计入统计. 3.将统计结果以从大到小的排序方式输出. 设计: 1.因为功能相对简单,采用C语言直接进行编写. 2.项目包含的统计功能利用定义的结构体分别对单词和次数进行统计. 3.以字符串的形式读取单词,并对其中的每个字符进行标点分析. 4.统计完成后采用冒泡排序的方式对次数进行排序. 5.将整个统计结果循环输出. 部分核心代码: 结构体定义: 定义一个结构体来存放读取的单词与其统计的次数. ty

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

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.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apach

截止日期 2018年3月29日23:59 要求 1. 对源文件(*.txt,*.cpp,*.h,*.cs,*.html,*.js,*.java,*.py,*.php等,文件夹内的所有文件)统计字符数.单词数.行数.词频,统计结果以指定格式输出到默认文件中,以及其他扩展功能,并能够快速地处理多个文件. 2. 使用性能测试工具进行分析,找到性能的瓶颈并改进 3. 对代码进行质量分析,消除所有警告 http://msdn.microsoft.com/en-us/library/dd264897.asp

一.作为杨老师的学生第一次听杨老师讲课,印象最深的就是:工程中所有步骤之间是乘法,如果任何一步为0,工程就做不出来了.以前所有老师讲到的都是不要太在乎结果,努力的过程很重要,但是这在软件工程中不合适了.没有结果的项目就是一个失败的项目,即便你为此付出了诸多努力,但一步走错满盘皆输. 二.回到正题,这次作业题目二选一:词频统计.四则运算.题目一出来的时候跟齐某同学稍微讨论了一下,词频统计思路清晰但是有一些问题,单词的过去式.过去分词.将来时.单复数形式是否需要区分及如何区分:缩写如don‘t是否需

队友 胡展瑞 031602215 作业页面 GitHub 具体分工 111500206 赵畅:负责WordCount的升级,添加新的命令行参数支持(自定义输入输出文件,权重词频统计,词组统计等所有新功能设计) 031602215 胡展瑞:负责爬虫的设计,resutlt.txt的格式化,以及附加题的所有设计(批量下载pdf.可视化WordCount以及历年情况分析对比.作者联系图). PSP表格.学习记录表 PSP PSP2.1 Personal Software Process Stages 预

Hadoop计算中的Shuffle过程 作者:左坚 来源:清华万博 时间:2013-07-02 15:04:44.0 Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce,Shuffle是必须要了解的.我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混.前段时间在做MapReduce job性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟.考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼

一.Github地址      课程项目要求    队友博客 二.具体分工 031602225 林煌伟 :负责C++部分主要功能函数的编写,算法的设计以及改进优化 031602230 卢恺翔 : 爬虫实现以及附加功能,代码框架设计,接口封装 三.psp表格 & 学习进度条 psp表格 PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟) Planning 计划 60 60 · Estimate · 估计这个任务需要多少时间 30 30

github地址 :https://github.com/NSDie/personal-project 一.计划表 PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟) Planning 计划 · Estimate · 估计这个任务需要多少时间 400 690 Development 开发 · Analysis · 需求分析 (包括学习新技术) 20 15 · Design Spec · 生成设计文档 20 0 · Design Re

作业详细要求:http://www.cnblogs.com/denghp83/p/8627840.html 基本功能 1. 统计文件的字符数(只需要统计Ascii码,汉字不用考虑,换行符不用考虑,'\0'不用考虑)(ascii码大小在[32,126]之间) 2. 统计文件的单词总数 3. 统计文件的总行数(任何字符构成的行,都需要统计)(不要只看换行符的数量,要小心最后一行没有换行符的情形)(空行算一行) 4. 统计文件中各单词的出现次数,输出频率最高的10个. 5. 对给定文件夹及其递归子文件

需求: 1.设计一个词频统计软件,统计给定英文文章的单词频率. 2.文章中包含的标点不计入统计. 3.将统计结果以从大到小的排序方式输出. 设计: 1.因为是跨专业0.0···并不会c++和java,只能用仅学过的C语言进行编写,还是挺费劲的. 2.定义一个包含单词和频率两个成员的结构体来统计词频(进行了动态分配内存,可以处理较大文本). 3.使用fopen函数读取指定的文档. 4.使用fgetc函数获取字符,再根据取得的字符是否是字母进行不同的处理. 5.采用快速排序法对统计结果进行排序. 5

一.预计工程设计时间 明确要求: 15min: 查阅资料: 1h: 学习C++基础知识与特性: 4-5h: 主函数编写及输入输出部分: 0.5h: 文件的遍历: 1h: 编写两种模式的词频统计函数: 1.5h: 单词排序部分: 0.5h: 程序调试与测试: 1-2h: 程序优化:2h: 预计总共时间:12-13h: 二.实际工程完成时间 明确要求: 15min: 查阅资料: 1.5h: 学习C++基础知识与特性: 7h: 主函数编写及输入输出部分: 0.5h: 文件的遍历: 0.5h: 编写两种

自定义Mapper实现 import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import java.io.IOException; /** * KEYIN: Map任务读取数据的key类型,offset,是每行数据起始位置的偏移量,

任务需求 统计HDFS上文件的wordcount,并将统计结果输出到HDFS 功能拆解 读取HDFS文件 业务处理(词频统计) 缓存处理结果 将结果输出到HDFS 数据准备 事先往HDFS上传需要进行词频统计的文件word.txt.word2.txt(可以是多个)... 假设目录是/user/hadoop/input/... 框架搭建 先把具体的功能框架搭建出来,再进行细节方面的编写. import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org