词频统计实验的分布式运行过程

词频统计实验的分布式运行过程通常分为以下几个步骤：

1. 数据分片：将大文件按照一定的规则进行切分，形成多个小文件。每个小文件的大小应该尽可能相等，这样能够避免某些节点的处理负担过重。

2. 分布式计算：将小文件分发到多个节点上进行计算。每个节点都可以独立地进行词频统计的计算，然后将结果合并起来。这种方式可以大大加速计算速度。

3. 数据合并：将每个节点的计算结果合并起来得到最终的词频统计结果。这个过程可以在一个单独的节点上进行，也可以采用类似MapReduce的方式，让每个节点进行数据的局部合并，最后再进行全局合并。

4. 结果输出：将最终的词频统计结果输出到文件或者数据库中。如果需要对结果进行进一步的分析和处理，可以将结果载入到其他工具中进行处理。

分布式词频统计的实现可以采用Hadoop、Spark等分布式计算框架，也可以利用Python的multiprocessing库进行实现。