hadoop统计文件中所有单词长度的标准差

Hadoop 提供了一套分布式计算框架，可以处理大规模数据集。在 Hadoop 中统计文件中所有单词长度的标准差通常涉及 MapReduce 的两个阶段：Map 和 Reduce。

**Map 阶段**:
在这个阶段，每个 mapper 会读取输入文件的一个分片，并对其中的每一行（通常是按行分割的文本）进行操作。对于每一行，map 函数会被应用，将文本拆分成单词（通过正则表达式或其他方式），然后生成键值对，键是单词，值是单词的长度。

例如：

(key, value) = (word, len(word))

这里，`value` 就是单词长度。

**Reduce 阶段**:
收集到的单词长度在 mapper 端被汇总，Reducer 接收的就是键（单词）及其对应的长度列表。它会对这些长度求平均值，然后计算标准差。标准差是一个衡量数据分散程度的指标，表示数据离均值的平均偏差。

标准差公式为：
\[ \text{标准差} = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^2}{n}} \]
其中 \( x_i \) 是每个单词长度，\( n \) 是单词数量，\( \bar{x} \) 是平均长度。

在实际编写 Hadoop MapReduce 任务时，你可以使用 Java 或其他支持 MapReduce 的语言（如 Pig、Hive），利用 Hadoop API 来完成这个过程。