package com.dtapp.base import scala.io.Source object WCntApp { def main(args: Array[String]) { val file = Source.fromFile("E:\\abc.txt", "UTF-8") var map = Map.empty[String, Int] for (line <- file.getLines){ val words = line.split(&

HashMap 统计一个字符串中每个单词出现的次数 import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class Test { public static void main(String[] args) { Map<String, Integer> map = new HashMap<>(); String str = "aaa bbb ccc aaa bbb ccc ccc bbb ccc ddd"

 一.程序思路及相关代码 首先打开文件,代码如下 FILE *fp; char fname[10]; printf("请输入要分析的文件名:\n"); scanf("%s",fname); if((fp=fopen(fname,"r"))==NULL){ //读取文件内容,并返回文件指针,该指针指向文件的第一个字符 fprintf(stderr,"error opening.\n"); exit(1); } 对于文件的扫描,以

body, table{font-family: 微软雅黑; font-size: 10pt} table{border-collapse: collapse; border: solid gray; border-width: 2px 0 2px 0;} th{border: 1px solid gray; padding: 4px; background-color: #DDD;} td{border: 1px solid gray; padding: 4px;} tr:nth-child(

快速统计文本文件中的行数( StreamReader.ReadLine() ): 测试代码如下: //读取txt文件中总行数的方法 public static int requestMethod(String _fileName) { Stopwatch sw = new Stopwatch(); var path = _fileName; ; //按行读取 sw.Restart(); using (var sr = new StreamReader(path)) { var ls = "&qu

思路如下:1.使用的Hashtable(高效)集合,记录每个单词出现的次数2.采用ArrayList对Hashtable中的Keys按字母序排列3.排序使用插入排序(稳定) public void StatisticsWords(string path) { if (!File.Exists(path)) { Console.WriteLine("文件不存在!"); return; } Hashtable ht = new Hashtable(StringComparer.Ordina

如文件word.txt内容如下: what is you name? my name is zhang san. 要求统计word.txt中出现“is”的次数? 代码如下: PerWordMapper package com.hadoop.wordcount; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apach

package com.mengyao.storm; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; import org.apache.commons.io.FileUtils; import

其实我想找一门“具有Python的简洁写法和融合Java平台的优势, 同时又足够有挑战性和灵活性”的编程语言. Scala 就是一个不错的选择. Scala 有很多语言特性, 建议先掌握基础常用的: 变量.控制结构 .正则与模式匹配.集合.文件读写/目录遍历.高阶函数.并发 Actor 模型: 然后是面向对象特性:类.Trait.泛型.注解 .操作符重载;  最后再细细学习那些复杂不常用的特性:类型转换.编译解析等:注重挖掘根源性的思想,能够推导出其它的特性. 本文使用 Scala 实现 Jav

先给出github上的代码链接以及项目需求 1.项目概述 这个项目的需求可以概括为:对记事本(txt)文件进行单词的词频统计和排序,排序结果以指定格式输出到默认文件中,并要求能够快速地完成整个统计和结果输出功能.乍一看,这个功能实现起来十分简单,基本上就是遍历一遍文件,对提取出来的单词按照词频排个序就搞定了.但是要是考虑到性能问题,那还需要多动动脑筋.下面附上这项目的PSP表格. PSP2.1 PSP阶段 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟) PSP2.1 PSP阶段 预估耗时(分钟) 实际耗时(

.python统计文本中每个单词出现的次数: #coding=utf-8 __author__ = 'zcg' import collections import os with open('abc.txt') as file1:#打开文本文件 str1=file1.read().split(' ')#将文章按照空格划分开 print "原文本:\n %s"% str1 print "\n各单词出现的次数:\n %s" % collections.Counter(s

一:自定义实现InputFormat *数据源来自于内存 *1.InputFormat是用于处理各种数据源的,下面是实现InputFormat,数据源是来自于内存. *1.1 在程序的job.setInputFormatClass(MyselfmemoryInputFormat.class); *1.2 实现InputFormat,extends InputFormat< , >,实现其中的两个方法,分别是getSplits(..),createRecordReader(..). *1.3 g

问题:统计一篇文章中单词出现的次数 思路: (1)将文章(一个字符串存储)按空格进行拆分(split)后,存储到一个字符串(单词)数组中. (2)定义一个Map,key是字符串类型,保存单词:value是数字类型,保存该单词出现的次数. (3)遍历(1)中得到的字符串数组,对于每一个单词,考察Map的key中是否出现过该单词,如果没出现过,map中增加一个元素,key为该单词,value为1(第一次出现): 如果,在map的key中发现了该单词,则通过key找到对应的value(单词出现的次数)

一行搞定-统计一句话中每个单词出现的个数 >>> s'i am a boy a bood boy a bad boy' 方式一:>>> dict([(i,s.split().count(i)) for i in s.split()]){'a': 3, 'boy': 3, 'i': 1, 'am': 1, 'bad': 1, 'bood': 1} >>> set([(i,s.split().count(i)) for i in s.split()])se

package com.swift; import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.io.OutputStreamWriter; import java.util.ArrayList; import

   前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一 概述 定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基

一.数据处理类 package com.css.hdfs; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import java.util.HashMap; import java.util.Map.Entry; import java.util

words.txt中的内容如下: the day is sunny the the the sunny is is 统计每个单词出现的次数,并降序输出. Unix Pipes脚本如下: cat words.txt | tr -s ' ' '\n' | sort | uniq -c | sort -r | awk '{print $2, $1}' 脚本解释: tr -s ' ' '\n' 表示:连续出现的空格只保留一个,并在空格处以换行符分割文本 sort 表示:对输出文本进行排序 uniq -c

1 导引 我们在博客<Hadoop: 单词计数(Word Count)的MapReduce实现 >中学习了如何用Hadoop-MapReduce实现单词计数,现在我们来看如何用Spark来实现同样的功能. 2. Spark的MapReudce原理 Spark框架也是MapReduce-like模型,采用"分治-聚合"策略来对数据分布进行分布并行处理.不过该框架相比Hadoop-MapReduce,具有以下两个特点: 对大数据处理框架的输入/输出,中间数据进行建模,将这些数据

数据准备 数据下载:<莎士比亚全集> 我们先来看看原始数据:首先将数据加载到RDD,然后显示数据框的前15行. shakespeareDF = sqlContext.read.text(fileName) shakespeareDF.show(15, truncate=False) 输出如下: +-------------------------------------------------------+ |value | +---------------------------------

You are given a string, s, and a list of words, words, that are all of the same length. Find all starting indices of substring(s) in s that is a concatenation of each word in words exactly once and without any intervening characters. Example 1: Input