数据仓库作业:Hadoop环境下的词频分析
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更新于2024-08-04
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"数据仓库课程作业21,由朱宏明老师指导,学生刘文朔和谭梓煊参与。作业内容涉及数据预处理、Hadoop环境搭建、词频计算程序编写,以及对词频表的进一步处理。目标是计算用户评论文件中不同单词的数量和频次,处理时要考虑单词的不同形式,如单复数、不同时态。"
在这个数据仓库课程作业中,学生们面临的主要任务可以分为以下几个关键知识点:
1. **数据预处理**:在处理原始评论文件时,首要任务是进行数据清洗。这包括去除非打印字符、标点符号,以及特定的标识符如"review"和"user"等。此外,还需要处理html标签、HTML字符转义(如` `)以及不可打印的非法字符。对于特定情况,如"It’s"这样的简写,需要保留'符号。预处理通常使用Python和C语言来实现。
2. **Hadoop环境搭建**:作业要求在Hadoop环境中运行词频计算程序。Hadoop是一个分布式计算框架,用于处理和存储大量数据。在这里,学生需要构建小型分布式集群或伪分布式集群,并在此基础上运行Java编写的WordCount程序。
3. **WordCount程序**:WordCount是Hadoop的典型示例程序,用于统计文本中各个单词出现的频率。学生们需要用Java编写这个程序,对预处理后的评论文件进行处理,生成词频表。
4. **词频表处理**:词频表生成后,需要进一步处理,包括合并同一单词的不同形式,如单复数和不同时态,以及拆分被误判为一个单词的多个单词。这个阶段可能需要用到Python,以及自然语言处理(NLP)库,如NLTK或spaCy,来实现这些复杂的文本处理任务。
5. **编码处理**:原始评论数据集使用UTF-8编码无法正常读取,所以选择了iso-8859-1编码来读取和处理文件。在处理过程中,对特定字符进行识别和过滤,确保数据的有效性和准确性。
6. **数据格式理解**:根据描述,数据集包含"summary"和"text"两部分内容,这表明评论可能分为简介和正文两部分。在预处理时,只保留这两部分进行分析。
整个作业流程展示了大数据处理的基本步骤,从数据预处理到分布式计算,再到后期的文本分析,涵盖了数据科学和大数据技术的关键环节。通过这个作业,学生能够深入理解和应用Hadoop生态系统,同时增强其在文本处理和自然语言处理方面的能力。
2019-05-08 上传
2023-07-27 上传
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2024-03-07 上传
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食色也
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