mapreduce词频统计原理
时间: 2023-11-21 11:50:28 浏览: 40
MapReduce词频统计原理如下:
1. Map阶段:将输入的文本数据切分成若干个小块,每个小块由一个Map任务处理。Map任务读取小块中的文本数据,将每个单词作为key,出现次数作为value,输出到中间结果。
2. Shuffle阶段:将Map任务的输出结果按照key值进行排序,并将相同key值的value合并成一个列表。
3. Reduce阶段:将Shuffle阶段的输出结果按照key值进行分组,每个Reduce任务处理一组数据。Reduce任务将每个单词的出现次数累加,输出到最终结果。
相关问题
mapreduce词频统计代码程序
我可以回答这个问题。mapreduce词频统计是一种常见的数据处理方法,可以用于大规模数据的分析和处理。以下是一个简单的mapreduce词频统计代码程序的示例:
```
// Map函数
void Map(string key, string value) {
// 将value按空格分割成单词
vector<string> words = split(value, ' ');
// 遍历单词列表,输出<word, 1>键值对
for (int i = ; i < words.size(); i++) {
EmitIntermediate(words[i], "1");
}
}
// Reduce函数
void Reduce(string key, vector<string> values) {
int count = ;
// 遍历值列表,将所有值相加
for (int i = ; i < values.size(); i++) {
count += stoi(values[i]);
}
// 输出<word, count>键值对
Emit(key, to_string(count));
}
```
以上是一个简单的mapreduce词频统计代码程序的示例,具体实现可以根据具体需求进行调整和优化。
mapreduce词频统计java
mapreduce词频统计的Java实现包括以下几个步骤:
1. 创建数据文件并上传到HDFS指定目录。
2. 使用IDEA创建Maven项目。
3. 添加MapReduce相关依赖。
4. 创建词频统计映射器类(WordCountMapper),在map()函数中暂时不进行每行文本分词处理,直接利用context输出key和value。
5. 创建词频统计驱动器类(WordCountDriver)。
6. 运行词频统计驱动器类,查看结果。