MapReduce编程实例——词频统计
时间: 2023-10-22 15:04:43 浏览: 82
好的,我了解了。关于MapReduce编程实例——词频统计,这是一种常见的数据处理方法,可以用于大规模数据的分布式处理。具体实现步骤如下:
1. Map阶段:将输入数据按照一定的规则进行切分,生成<key, value>键值对。
2. Shuffle阶段:将Map阶段输出的键值对按照key进行排序和分组,将相同key的value放在一起。
3. Reduce阶段:对每个key所对应的value进行处理,生成新的输出结果。
在词频统计中,Map阶段的输入是文本文件,输出是<word, 1>键值对;Shuffle阶段将相同word的键值对分到同一个Reduce任务中;Reduce阶段对每个word所对应的1进行累加,得到该word在文本中出现的次数。
相关问题
MapReduce编程案例--词频统计
我可以回答这个问题。MapReduce编程案例中的词频统计是一种常见的数据处理方法,它可以用于处理大规模的文本数据,例如在搜索引擎中对搜索结果进行排序。该方法通过将文本数据分割成小块,然后对每个小块进行词频统计,最后将所有小块的统计结果合并起来得到最终的词频统计结果。
Mapreduce实例——WordCount
Mapreduce实例-WordCount是一个经典的MapReduce程序,用于统计文本中每个单词出现的次数。它的工作原理是将输入的文本划分为多个片段,每个片段由多个键值对组成,其中键是单词,值是1。然后通过Map阶段将每个片段中的单词提取出来,并将每个单词映射为键值对,其中键是单词,值是1。接下来,通过Shuffle和Sort阶段将具有相同单词的键值对聚集在一起。最后,通过Reduce阶段将相同单词的计数值进行累加,得到每个单词的总次数。
以下是一个示例代码片段,展示了WordCount程序的基本结构和关键组件:
```java
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class WordCount {
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 {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
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);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Job job = Job.getInstance();
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);
}
}
```