在Hadoop上部署和运行NLTK语料库教程

知识点概览： 1. Hadoop环境搭建与配置 2. NLTK与Hadoop结合使用 3. 设置环境变量 4. Python脚本执行 5. Hadoop版本管理 6. Avro版本管理 7. Hadoop安装路径配置 8. Hadoop streaming jar文件位置 详细知识点说明： 1. Hadoop环境搭建与配置 Hadoop是一个开源的分布式存储与计算框架，适用于大数据的存储与处理。在这个资源中，我们关注如何在Hadoop环境下使用自然语言处理工具包（NLTK）。搭建Hadoop环境通常涉及安装Hadoop软件包，配置Java环境，设置Hadoop集群等。用户需要有对Hadoop的基本了解以及相关操作系统的知识。 2. NLTK与Hadoop结合使用 NLTK（Natural Language Toolkit）是一个强大的Python库，用于进行自然语言处理。在本资源中，NLTK与Hadoop结合，意味着NLTK的操作可以扩展到处理大规模数据集。通过Hadoop分布式计算，可以高效地处理语料库等文本数据。实现这一结合的关键是使用Hadoop的流功能（Hadoop streaming），它允许以非Java语言编写程序来处理Hadoop中的数据。 3. 设置环境变量 在资源描述中提到了需要设置多个环境变量，这对于脚本能够正确执行至关重要。环境变量是操作系统中用于指定系统运行环境的一些参数，比如可执行文件的路径、库文件的位置等。具体到本资源，需要设置的环境变量包括： - HADOOP_VERSION：指定你正在使用的Hadoop的版本号，比如2.5.1。 - AVRO_VERSION：如果你的Hadoop集群使用了Avro序列化框架，需要指定版本号，比如1.7.7。 - HADOOP_HOME：指定Hadoop安装的根目录路径。 - RELATIVE_PATH_JAR：指定Hadoop Streaming jar包在Hadoop文件系统中的相对路径。 4. Python脚本执行 资源描述中提到了一个名为"materialize_nltk_corpus.py"的Python脚本，它用于实现Nltk语料库的创建。执行该脚本时，需要传入一个参数，例如"inaugural"，该参数代表要创建的语料库名称。Python脚本执行通常涉及Python解释器的调用，其基本形式为"python 脚本名称"。 5. Hadoop版本管理 在大数据处理中，不同版本的Hadoop可能会有不同的配置和接口，因此正确设置HADOOP_VERSION环境变量是确保兼容性的关键。用户需要根据自己实际安装的Hadoop版本来设置该变量，以确保所有基于该变量的脚本和应用能够正常运行。 6. Avro版本管理 Apache Avro是一个与语言无关的序列化框架，它可以在Hadoop中用于数据序列化。如果Hadoop集群配置使用了Avro，就必须确保使用与Hadoop版本兼容的Avro版本。设置AVRO_VERSION环境变量能够确保Avro序列化和反序列化的正确进行。 7. Hadoop安装路径配置 HADOOP_HOME环境变量指定了Hadoop安装的根目录。这一配置对于Hadoop的各种工具和命令行接口能否正确找到执行文件非常重要。确保HADOOP_HOME变量的正确设置有助于简化Hadoop操作，特别是在脚本中调用Hadoop命令时。 8. Hadoop streaming jar文件位置 Hadoop streaming允许用户使用非Java语言来编写MapReduce作业。这个jar文件包含了Hadoop Streaming的必要组件，允许用户将程序作为MapReduce作业来运行。RELATIVE_PATH_JAR环境变量指定了Hadoop streaming jar包相对于Hadoop安装目录的位置。正确配置这个路径对于在Hadoop上执行NLTK等Python脚本至关重要。 在利用本资源进行工作时，用户需要确保自己有基础的Hadoop操作能力，熟悉Python编程，并理解环境变量的设置方法。通过合理配置这些环境变量，可以使得Hadoop和NLTK协同工作，进而进行大规模的自然语言文本处理。