hadoop英语短文词频统计

### 如何使用Hadoop进行英语文本的词频统计

#### 准备工作
为了确保能够顺利执行词频统计操作，需先按照CDH环境说明文档完成相应配置[^1]。这一步骤至关重要，因为只有当集群被正确设置之后，后续的操作才能正常开展。

#### 文件上传
通过命令`hadoop fs -put wordfile1.txt /input/wordfile1.txt`以及`hadoop fs -put wordfile2.txt /input/wordfile2.txt`可以将两个待处理的英文短文字corpora文件放置于HDFS中的指定路径下[^2]。此过程实现了从本地向分布式文件系统的数据迁移，为接下来的数据处理提供了必要的输入源。

#### 执行词频统计任务
启动MapReduce作业来计算这些文本内的单词频率。具体来说，可以通过如下指令实现：

bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar wordcount /input /output

这条命令指定了要使用的JAR包位置、算法名称（即`wordcount`）、输入目录（这里假设为/input）和输出结果存储的位置（这里是/output）。该命令会触发一系列复杂的并行计算流程，在整个过程中自动分割原始数据集，并分配给不同的节点去独立完成部分词语计数的工作；最后汇总所有子任务的结果得到最终全局性的统计数据[^4]。

#### 查看与获取结果
一旦上述步骤顺利完成，则可以在浏览器界面里确认新产生的words文件已被成功保存到了预设的目标地址内。如果想要进一步分析或展示所得出的信息，还可以考虑把它们重新拉回到个人计算机上来做更细致的研究：

hadoop fs -get /output/part-r-00000 local_output_file_path

以上就是基于Hadoop平台针对英语文本实施高效而精准的词频统计方法概述。