基于hadoop的词频统计流程

基于Hadoop的词频统计流程一般包括以下步骤：

1. 数据预处理：将原始数据进行清洗，去除无用信息和特殊字符，将文本转化成小写等。

2. 分词处理：将处理后的文本进行分词，将每个词作为一个key-value对进行处理。

3. Map处理：将每个key-value对映射到一个中间文件中，其中key为单词，value为1。

4. Reduce处理：将中间文件中相同key的value进行累加，得到每个单词的出现次数。

5. 输出结果：将统计结果输出到指定的文件或数据库中。

在Hadoop中，可以使用MapReduce框架来实现词频统计。其中，Mapper处理Map过程，Reducer处理Reduce过程。具体实现可以使用Java编程语言，或是其他支持Hadoop的编程语言。