统计以a和b字母开头的单词的个数。 在task1.txt存放的是很多单词，请统计以a开头和以b开头出现的单词个数。

好的，我可以帮你编写一个Python程序来解决这个问题。你可以按照以下步骤操作：

1. 打开 `task1.txt` 文件，并读取其中的内容。
2. 将文件中的所有单词存储到一个列表中。
3. 遍历列表，统计以 a 和 b 开头的单词个数。
4. 输出统计结果。

以下是Python代码实现：

a_count = 0
b_count = 0

with open('task1.txt', 'r') as f:
    words = f.read().split()

for word in words:
    if word.startswith('a') or word.startswith('A'):
        a_count += 1
    elif word.startswith('b') or word.startswith('B'):
        b_count += 1

print('以a开头的单词个数：', a_count)
print('以b开头的单词个数：', b_count)

注意：代码中的 `task1.txt` 文件需要与代码文件放在同一个目录下，否则需要提供文件的完整路径。

相关问题

hadoop统计以a和b字母开头的单词的个数

你可以使用Hadoop的MapReduce编程模型来实现统计以a和b字母开头的单词的个数。以下是一个可能的实现步骤：

1. 编写一个Mapper类，将输入的文本文件拆分成单词，并标记以a或b字母开头的单词。
2. 编写一个Reducer类，对标记过的单词进行计数。
3. 配置Hadoop作业的输入和输出路径，并指定Mapper和Reducer类。
4. 运行Hadoop作业并等待结果。

以下是一个可能的Mapper和Reducer实现示例：

public class ABWordsMapper 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 line = value.toString();
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);

        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
            String token = tokenizer.nextToken();
            if (token.startsWith("a") || token.startsWith("b")) {
                word.set(token);
                context.write(word, one);
            }
        }
    }
}

public class ABWordsReducer 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);
    }
}

配置Hadoop作业的输入和输出路径：

Job job = Job.getInstance(conf, "AB word count");
job.setJarByClass(ABWordCount.class);
job.setMapperClass(ABWordsMapper.class);
job.setCombinerClass(ABWordsReducer.class);
job.setReducerClass(ABWordsReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

运行Hadoop作业：

System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

注意：以上代码示例仅供参考，实际实现可能需要根据具体情况进行修改。

hadoop统计以a和b字母开头的单词的个数代码

下面是一个简单的Hadoop MapReduce代码，用于统计以a和b字母开头的单词的个数：

Mapper类：

public class ABWordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    @Override
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
            String nextToken = tokenizer.nextToken();
            if (nextToken.startsWith("a") || nextToken.startsWith("b")) {
                word.set(nextToken);
                context.write(word, one);
            }
        }
    }
}

Reducer类：

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

    @Override
    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);
    }
}

Driver类：

public class ABWordCountDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "AB word count");
        job.setJarByClass(ABWordCountDriver.class);
        job.setMapperClass(ABWordCountMapper.class);
        job.setCombinerClass(ABWordCountReducer.class);
        job.setReducerClass(ABWordCountReducer.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);
    }
}

在运行MapReduce作业之前，请确保已经安装并配置好了Hadoop，并且已经将输入文件上传到HDFS中。使用以下命令来提交MapReduce作业：

hadoop jar ABWordCount.jar ABWordCountDriver input output

其中，ABWordCount.jar是包含所有类文件的JAR文件，input是输入文件的路径，output是输出文件的路径。