Hadoop中所有单词长度的标准差怎么写

在Hadoop环境下计算所有单词长度的标准差，通常需要结合MapReduce编程模型和一些数据处理工具如Pig或Hive。这里是一个简单的步骤概述：

1. **Map阶段**:
- 创建一个Mapper任务，接收输入文本行作为键值对（例如`<key, value>`），其中`key`是一个空字符串，`value`是原始文本。
- 使用正则表达式或其他方式拆分文本成单词列表，并统计每个单词的长度（`word_length`）。
- 将键设为单词长度，值设为单词计数（`1`），以便收集每个长度及其频率。

# 使用Python编写Mapper示例 (假设使用PySpark)
from pyspark.mllib.feature import HashingTF

mapper = lambda line: [(len(word), 1) for word in line.split()]

2. **Shuffle and Reduce阶段**:
- Shuffle阶段将所有相同的键（即单词长度）归类到一起。
- Reducer任务会接收到一组长度及其对应的词频，计算总词频和平均长度。

# 使用Python编写Reducer示例
def reduce_func(key, values):
    total_count = sum(values)
    average_length = sum([k * v for k, v in values]) / total_count
    return (key, average_length, total_count)

3. **最后计算标准差**:
- 从Reduce结果中获取每个单词长度的平均值和总词频。
- avg)^2) / N)`，其中`x`是每个长度，`avg`是平均值，`N`是词频总数。
- 如果你想在Hadoop Shell脚本中直接计算，可能需要使用特定的数学库或者在外部脚本中做这个计算。

由于Hadoop本身不提供直接的内置函数来计算标准差，这一步可能需要在外部执行或者使用其他工具（如Hive的`AVG()`和`SUM()`聚合，然后导入到外部脚本来计算标准差）。