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

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,

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

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

词频统计 1.需求:读取指定目录的数据,并且实现单词计数功能 2.实现方案: Spout用于读取指定文件夹(目录),读取文件,将文件的每一行发射到Bolt SplitBolt用于接收Spout发射过来的数据,并拆分,发射到CountBolt CountBolt接收SplitBolt发送的每一个单词,进行单词计数操作 3.拓扑设计: DataSourceSpout + SplitBolt + CountBolt 代码如下: package com.csylh; import org.apache.

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

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

#瓦登尔湖词频统计: import string path = 'D:/python3/Walden.txt' with open(path,'r',encoding= 'utf-8') as text: words = [raw_word.strip(string.punctuation).lower() for raw_word in text.read().split()] words_index = set(words) counts_dict = {index:words.count(

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

Part I:词频统计并返回topN 统计的文本数据: what do you do how do you do how do you do how are you from operator import add from pyspark import SparkContext def sort_t(): sc = SparkContext(appName="testWC") data = sc.parallelize(["what do you do", &qu

计数 直接上代码 public class LocalStormSumTopology { public static void main(String[] agrs) { //Topology是通过build模式创建出来的 //storm中的所有作业都是通过topology来指定的 TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); //在设置bolt到topology时,需要设置该bolt的上游的spout或者bolt的id,这样topology

代码已发至github上的python文件 词频统计结果如下(词频为1的词组数量已省略): {'是': 5, '风格': 4, '擅长': 4, '的': 4, '兴趣': 4, '宣言': 4, '有': 3, 'python': 3, '代码': 2, '员': 2, 'helloworld': 2, '哲学': 2, '当': 2, '对': 2, '很': 2, 'matlab': 2, '平凡': 2} 用词特点: 柱形图和饼图的创建通过代码实现图画中只显示频数2以上的词频重复的词频较

1.词频统计 (1)词频分析是对文章中重要词汇出现的次数进行统计与分析,是文本 挖掘的重要手段.它是文献计量学中传统的和具有代表性的一种内容分析方法,基本原理是通过词出现频次多少的变化,来确定热点及其变化趋势. (2)安装jieba库 安装说明代码对 Python 2/3 均兼容 全自动安装:easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba半自动安装:先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba

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代码统计词频如下: import jieba # jieba中文分词库 # 从文件读入小说 with open('novel.txt', 'r', encoding='UTF-8') as novelFile: novel = novelFile.read() # 将小说中的特殊符号过滤 with open('

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