写一个统计单词的MapReduce程序

好的，这是一个很好的编程问题。MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，它将数据分成小块并在多个计算机上并行处理。下面是一个简单的统计单词的MapReduce程序的伪代码：

Map函数：

输入：一行文本
输出：(单词, 1)

对于每一行文本：
将文本分割成单词列表
对于每个单词：
输出 (单词, 1)

Reduce函数：

输入：(单词, [1, 1, 1, ...])
输出：(单词, 单词出现的次数)

对于每个单词和对应的值列表：
将值列表相加得到单词出现的次数
输出 (单词, 单词出现的次数)

这个程序可以在Hadoop等分布式计算框架上运行。

相关问题

写一个统计单词的mapreduce程序

好的，以下是一个简单的MapReduce程序，用于统计输入文件中各个单词出现的次数：

Mapper 函数：

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    
    private Text word = new Text();
    private final static IntWritable ONE = new IntWritable(1);
    
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
            word.set(tokenizer.nextToken());
            context.write(word, ONE);
        }
    }
}

Reducer 函数：

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);
    }
}

MapReduce 驱动程序：

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);
    }
}

以上程序的作用是：读取输入文件，将每一行拆分为单词，然后输出每个单词以及它们出现的次数。其中，Mapper 函数读取每个单词，然后以 (单词,1) 的形式输出；Reducer 函数接收 Mapper 输出的键值对，对每个键进行求和，并输出最终结果；MapReduce 驱动程序则配置 Mapper、Reducer 函数和输入输出路径，启动 MapReduce 作业。

编写一个 MapReduce 程序来对 Hadoop.txt 中各个单词出现的次数进行统计

好的，这个问题可以通过编写一个 MapReduce 程序来解决。以下是一个简单的 MapReduce 程序来对 Hadoop.txt 中各个单词出现的次数进行统计的示例：

1. Map 阶段

在 Map 阶段，我们将输入文件 Hadoop.txt 中的每一行分解成单词，并将每个单词映射到一个键值对中，其中键是单词本身，值为 1，表示该单词出现了一次。

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 line = value.toString();
    StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
    while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
      word.set(tokenizer.nextToken());
      context.write(word, ONE);
    }
  }
}

2. Reduce 阶段

在 Reduce 阶段，我们将相同单词的键值对合并，并将它们的值相加，以得到每个单词出现的总次数。

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));
  }
}

3. 驱动程序

在驱动程序中，我们指定输入输出路径，以及 Mapper 和 Reducer 类。

public class WordCountDriver {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCountDriver.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);
  }
}

以上代码可以将 Hadoop.txt 中各个单词出现的次数进行统计，并将结果输出到指定的输出路径中。