调用 MapReduce 对文件先进性数据清洗，再对其中中各个单词出现的次数进行统计

好的，这是一个非常典型的 MapReduce 任务。MapReduce 是一种分布式计算模型，其核心思想是将一个任务拆分成多个子任务，然后分发给多个计算节点并行处理，最后将每个节点计算的结果进行合并得到最终结果。

对于你的问题，我们可以将任务拆分成两个步骤：

1. 数据清洗

首先，我们需要对文件进行数据清洗，将其中的特殊字符、标点符号、数字等无意义的内容过滤掉，只保留单词。这个步骤可以使用 MapReduce 中的 Map 阶段来完成。具体地，我们可以将每一行文本作为一个输入，对其进行分词，并过滤掉无意义的内容，最终输出一个单词列表，其中每个单词作为一个 key，对应的 value 设置为 1。

2. 单词计数

接下来，我们需要对清洗后的数据进行单词计数。这个步骤可以使用 MapReduce 中的 Reduce 阶段来完成。具体地，我们将 Map 阶段输出的结果作为 Reduce 阶段的输入，对每个单词进行累加，最终输出每个单词出现的次数。

需要注意的是，为了保证结果正确性，我们需要在 Map 和 Reduce 阶段之间进行数据分区和排序。分区的目的是将相同的 key 分配到同一个 Reduce 节点上进行计算，排序的目的是保证同一个 key 的数据在 Reduce 阶段按照一定的顺序进行计算。

以上就是使用 MapReduce 对文件进行数据清洗和单词计数的大致流程。如果你还有其他问题或者需要更详细的解释，请随时提出。

相关问题

调用 MapReduce 对文件先进性数据清洗，再对其中中各个单词出现的次数进行统计怎么写

这个问题的回答需要结合具体的实现语言和框架来进行，我以 Hadoop MapReduce 为例进行讲解。

1. 数据清洗

首先，我们需要编写 Map 阶段的代码来进行数据清洗。代码如下：

public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

  private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
  private Text word = new Text();
  
  public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    String line = value.toString();
    line = line.replaceAll("[^a-zA-Z ]", "").toLowerCase();
    StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
    while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
      word.set(tokenizer.nextToken());
      context.write(word, one);
    }
  }
}

这个代码中，我们将每一行文本作为输入，先将其中的非字母和空格字符全部替换成空格，然后将文本进行小写转换，并使用 StringTokenizer 进行分词。最后，我们将每个单词作为 key，对应的 value 设置为 1，并输出到 Reduce 阶段进行计算。

2. 单词计数

接下来，我们需要编写 Reduce 阶段的代码来进行单词计数。代码如下：

public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {

  private IntWritable result = new IntWritable();

  public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    int sum = 0;
    for (IntWritable val : values) {
      sum += val.get();
    }
    result.set(sum);
    context.write(key, result);
  }
}

这个代码中，我们将 Map 阶段输出的结果作为输入，对每个单词进行累加，最终输出每个单词出现的次数。

3. 驱动程序

最后，我们需要编写驱动程序来启动 MapReduce 任务。代码如下：

public static void main(String[] args) throws Exception {
  Configuration conf = new Configuration();
  Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
  job.setJarByClass(WordCount.class);
  job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
  job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
  job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
  job.setOutputKeyClass(Text.class);
  job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
  FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
  FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
  System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}

这个代码中，我们首先创建一个 Configuration 对象，并通过 Job.getInstance 方法创建一个 Job 对象。然后，我们设置 Map 阶段和 Reduce 阶段的类，以及输入输出的数据类型和路径。最后，我们调用 job.waitForCompletion 方法来启动任务，并在任务执行完毕后退出程序。

以上就是使用 Hadoop MapReduce 对文件进行数据清洗和单词计数的代码示例。如果你使用的是其他语言或框架，请参考相应的文档进行编写。

调用 MapReduce 对文件进行数据清洗，并对文件中各个单词出现的次数进行统计

可以使用MapReduce对文件进行数据清洗，并对文件中各个单词出现的次数进行统计，具体步骤如下：

1. 编写Mapper类，将每个单词作为键，将值设置为1，输出键值对。

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
            word.set(tokenizer.nextToken());
            context.write(word, one);
        }
    }
}

2. 编写Reducer类，对相同键的值进行求和。

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }
}

3. 编写Main方法，设置Job的输入输出路径，并运行MapReduce程序。

public class WordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

4. 将以上代码打包成可执行的jar文件，并将jar文件传入Hadoop集群，然后在命令行中运行以下命令：

hadoop jar WordCount.jar WordCount input output

其中，`WordCount`是程序名称，`input`是输入文件路径，`output`是输出文件路径。

运行成功后，输出文件中将包含每个单词出现的次数。