如果使用MapReduce统计Deer Bear River Car Car River Deer Car Bear中每个单词的出现次数在执行中调用map和reduce函数的次数分别是多少
时间: 2024-05-20 16:13:18 浏览: 17
假设我们使用两个Mapper和两个Reducer来处理这些数据,每个Mapper负责处理两个输入分块,每个Reducer负责处理一个Mapper的输出结果。在MapReduce的执行过程中,调用map函数的次数等于输入分块的数量,调用reduce函数的次数等于Reducer的数量。
因此,如果我们使用两个Mapper和两个Reducer来处理Deer Bear River Car Car River Deer Car Bear这些数据,map函数将被调用4次(每个Mapper处理两个输入分块),reduce函数将被调用2次(每个Reducer处理一个Mapper的输出结果)。
相关问题
使用mapreduce统计Deer Bear River
假设我们有一个大文本文件,其中包含许多单词。我们想要使用MapReduce统计文件中出现Deer、Bear和River的次数。
以下是实现的步骤:
1. Mapper阶段
Mapper阶段需要读取文本文件的每一行,将每个单词都映射为一个键值对。在这里,我们将Deer、Bear和River都映射到它们自己的键上。
例如,如果文件中包含“Deer Bear Deer River”,则Mapper将生成以下键值对:
(Deer, 1)
(Bear, 1)
(Deer, 1)
(River, 1)
这些键值对将作为Mapper的输出,发送到Reducer。
2. Reducer阶段
Reducer阶段需要将相同键的所有值加起来,以便得出每个键的总出现次数。
例如,Reducer将处理以下键值对:
(Deer, [1, 1])
(Bear, [1])
(River, [1])
并将它们转换为以下键值对:
(Deer, 2)
(Bear, 1)
(River, 1)
这些键值对将作为MapReduce作业的最终输出。
代码示例:(假设输入文件为input.txt)
Mapper:
```
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());
if (word.toString().equals("Deer") || word.toString().equals("Bear") || word.toString().equals("River")) {
context.write(word, one);
}
}
}
}
```
Reducer:
```
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);
}
}
```
作业驱动程序:
```
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);
}
}
```
使用以上代码,最终的输出将会是:
```
Deer 2
Bear 1
River 1
```
利用MapReduce模型对一个包含3行文字的文本文件进行词频统计。文本内容如下: . Deer Bear River Car Car Car River Car Deer Car Bear Deer 请写出数据经过Map、Shuffle、 Combine、 Reduce等各 个阶段时的结果。
好的,我来回答这个问题。
首先,我们需要将文本文件进行分割,每个Map任务处理一部分数据。假设我们将每一行作为一个输入记录,那么Map任务的输出结果如下:
```
<Deer, 1>
<Bear, 1>
<River, 1>
<Car, 1>
<Car, 1>
<Car, 1>
<River, 1>
<Car, 1>
<Deer, 1>
<Car, 1>
<Bear, 1>
<Deer, 1>
```
接下来,Shuffle阶段将相同key的记录聚合在一起,得到如下结果:
```
<Bear, {1, 1}>
<Car, {1, 1, 1, 1, 1}>
<Deer, {1, 1, 1}>
<River, {1, 1}>
```
在Combine阶段,可以进一步聚合相同key的记录,得到如下结果:
```
<Bear, 2>
<Car, 5>
<Deer, 3>
<River, 2>
```
最后,在Reduce阶段对相同key的记录进行合并,得到最终的词频统计结果:
```
<Bear, 2>
<Car, 5>
<Deer, 3>
<River, 2>
```
这就是MapReduce模型对文本文件进行词频统计的完整流程。
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