问题描述:现在有n个文本文件,使用MapReduce的方法实现词频统计. 附上统计词频的关键代码,首先是一个通用的MapReduce模块: class MapReduce: __doc__ = '''提供map_reduce功能''' @staticmethod def map_reduce(i, mapper, reducer): """ map_reduce方法 :param i: 需要MapReduce的集合 :param mapper: 自定义mapper方法 :pa

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,

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

1.薪资数据集 我们要写一个薪资统计程序,统计数据来自于互联网招聘hadoop岗位的招聘网站,这些数据是按照记录方式存储的,因此非常适合使用 MapReduce 程序来统计. 2.数据格式 我们使用的数据来自互联网招聘网站,其中每一行是一条记录. 下面我们展示一行数据,其中重要的字段被突出显示.该行数据被分割成很多行以突出每个字段,但在实际文件中,这些字段被整合成一行 美团 3-5年经验 # 工作年限 15-30k # 薪资 北京 [够牛就来]hadoop高级工程 3.分析 在这里,map阶段的

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

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 Spark分布式处理(Scala) val sparkConf = new SparkConf() val sc = new SparkContext(sparkConf) sc.textFile("test_wo

一.使用MapReduce的方式进行词频统计 (1)在HDFS用户目录下创建input文件夹 hdfs dfs -mkdir input 注意:林子雨老师的博客(http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1080-2/)中是在hadoop目录下创建input文件,而MapReduce读取的是HDFS目录中的文件,因此笔者认为该博客存在错误. (2)在hadopp根目录中创建两个测试文件file1.txt和file2.txt,并将他们拷贝到HDFS中的input目录下 echo "

统计文件信息: $ /opt/cdh-5.3.6/hadoop-2.5.0/bin/hdfs dfs -text /user/hadoop/wordcount/input/wc.input hadoop spark spark hadoop oracle mysql postgresql postgresql oracle mysql mysql mongodb hdfs yarn mapreduce yarn hdfs zookeeper 针对于以上文件使用hive做词频统计: create

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

第一次个人作业——词频统计 第一次做这种大作业,明显感觉陌生,各种规范和技能也是第一次使用,希望自己好运. 目录:一.基本要求 二.需求分析及时间估计 三.实现思路及过程 四.测试用例.时间性能分析及改进方法 五.经验总结 一.基本要求 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

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

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

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

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

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

上了一天的课,现在终于可以静下来更新我的博客了.       越来越发现,写博客是一种享受.来看看这次小林老师的“作战任务”.                词频统计 单词: 包含有4个或4个以上的字母 单词由分隔符分开 如果一个字符串包含_非_字母数字,则不是单词 单词大小写不敏感,例如 “file”.“FILE”和“File”可以看作同一个单词 单词必须是字母开头,“file123”是单词,“123file”不是单词                 简单理一下思路:            

原需求 1.读取文件,文件内包可含英文字符,及常见标点,空格级换行符. 2.统计英文单词在本文件的出现次数 3.将统计结果排序 4.显示排序结果 新需求: 1.小文件输入. 为表明程序能跑 2.支持命令行输入英文作品的文件名 3. 支持命令行输入存储有英文作品文件的目录名,批量统计 4. 从控制台读入英文单篇作品,重定向输出 代码实现: 在原代码的基础上稍做了修改,使之可以批量读取文件夹下的所有文件,所以加了一个mode来判断是单个文件输入还是文件夹输入,来不及整理程序,所以现在程序有点丑.这次

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

基于mapreduce的大规模连通图寻找算法 当我们想要知道哪些账号是一个人的时候往往可以通过业务得到两个账号之间有联系,但是这种联系如何传播呢? 问题 已知每个账号之间的联系 如: A B B C D E F C B G 得到 对应的一个人的账号 如: A B C F G为同一个人 D E 为同一个人 当前迭代次数11次 理论最大迭代次数: max_nick_count = max(nick_count) max_iterator = log2(max_nick_count) 62%的账号可在