eclipse实现基于Hadoop的高考高频词汇分析代码

在Eclipse中实现基于Hadoop的高考高频词汇分析，通常需要几个步骤：

1. **安装配置**：首先，你需要在Eclipse里安装Hadoop插件，如Maven或Eclipse Hadoop工具包，以便支持Hadoop项目的开发。

2. **项目设置**：创建一个新的Maven项目，然后配置pom.xml文件，添加Hadoop的依赖，例如`hadoop-client`、`hadoop-mapreduce-client-jobclient`等。

3. **数据处理**：使用MapReduce API编写Mapper和Reducer。Mapper负责读取文本数据（如历年高考试卷），对每一行进行分词，将每个单词作为键，频率作为值。Reducer则会对键值对进行合并，计算每个单词的总频率。

// Mapper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) {
            word.set(w);
            context.write(word, one);
        }
    }
}

// Reducer示例
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }
}

4. **作业提交**：将MapReduce任务打包成jar文件，并通过Hadoop命令行工具（如`hadoop jar`）在集群上运行。

5. **结果查询**：最后，从Hadoop JobTracker或现在的新NameNode上查看生成的结果文件，它们通常是排序后的高频词列表。