hadoop统计以a和b字母开头的单词的个数

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：

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。