hadoop统计以a开头和以b开头出现的单词个数

你可以使用Hadoop MapReduce来解决这个问题。以下是一个可能的解决方案：

1. Mapper阶段：

首先，你需要编写一个Mapper来读取输入文本文件并将其分解为单词。然后，Mapper会为每个单词输出一个键值对。键是单词的首字母（即a或b），值为1，表示该单词出现了一次。

2. Reducer阶段：

接下来，你需要编写一个Reducer来接收Mapper输出的键值对，并对它们进行汇总。Reducer将对每个键执行一个聚合操作，将所有与该键相关的值相加，以计算该键对应的单词数。

3. 输出结果：

最后，你可以将Reducer的输出写入输出文件中，以便查看结果。

下面是示例代码：

Mapper：

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
  
  private Text firstLetter = new Text();
  private final static IntWritable ONE = new IntWritable(1);
  
  @Override
  public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    String line = value.toString().toLowerCase();
    StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
    while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
      String word = tokenizer.nextToken();
      if (word.length() > 0) {
        char firstChar = word.charAt(0);
        if (firstChar == 'a' || firstChar == 'b') {
          firstLetter.set(String.valueOf(firstChar));
          context.write(firstLetter, ONE);
        }
      }
    }
  }
}

Reducer：

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

你可以使用以下命令运行MapReduce作业：

hadoop jar <path-to-jar-file> <input-path> <output-path>

其中，<path-to-jar-file>是你的MapReduce应用程序的JAR文件路径，<input-path>是输入文件路径，<output-path>是输出文件路径。