hadoop统计以a和b字母开头的单词的个数

时间: 2023-11-12 15:09:09 浏览: 78
您可以使用Hadoop MapReduce来解决这个问题。 首先,您需要编写一个Mapper类来将输入数据拆分为单词并将以a或b开头的单词输出为键值对。例如,如果输入数据是“apple bear cat dog”,则Mapper将生成以下键值对: ("a", "apple"), ("b", "bear")。 然后,您需要编写一个Reducer类来计算每个键的值的数量。例如,如果Mapper产生了键值对 ("a", "apple") 和 ("a", "ant"),则Reducer将输出键值对 ("a", 2)。 最后,您需要将Mapper和Reducer组合在一起,并将它们提交给Hadoop作业进行执行。以下是一个伪代码示例: ```java public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String[] words = value.toString().split("\\s+"); for (String w : words) { if (w.startsWith("a") || w.startsWith("b")) { word.set(w); context.write(word, one); } } } } public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } context.write(key, new IntWritable(sum)); } } public class WordCount { public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(WordCountMapper.class); job.setCombinerClass(WordCountReducer.class); job.setReducerClass(WordCountReducer.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); } } ``` 在这个示例中,我们假设输入数据是一个文本文件,文件的路径作为第一个命令行参数传递给作业。输出将写入到第二个命令行参数指定的目录中。您可以使用Hadoop命令行工具来运行作业: ``` hadoop jar wordcount.jar WordCount /input /output ``` 这将从输入目录读取数据,并将结果写入到输出目录。请注意,输入和输出目录必须在Hadoop文件系统上存在,并且输出目录不能存在。

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