使用MapReduce实现TF-IDF算法详细步骤

"案例TF-IDF.pdf是一个关于使用MapReduce实现TF-IDF算法的教程，作者提供了源码供参考。TF-IDF是一种在信息检索和文本挖掘中常用的权重计算方法，用于评估一个词在文档中的重要性。这个案例分为三次MapReduce作业来完成计算过程。 第一次MapReduce作业： 1. 目标：统计每个单词在每篇文档（在这个例子中是微博ID）中的出现频率，并计算所有文档的总数。 2. Map阶段：输入为原始文本，输出为 `(单词+文档ID, 1)` 和 `(count, 1)`。其中，`count` 用于计数所有文档的数量。 3. Partition阶段：将0到2号Reducer用于计算词频，3号Reducer用于计算文档总数。 4. Reduce阶段：0到2号Reducer对 `(单词+文档ID, 1)` 进行求和，得到单词在每个文档的频率；3号Reducer对 `(count, 1)` 求和，得到文档总数。 第二次MapReduce作业： 1. 目标：计算包含每个单词的文档总数。 2. Map阶段：输入为第一次MapReduce的结果，输出为 `(单词, 1)`。 3. Reduce阶段：对 `(单词, 1)` 进行求和，得到每个单词的文档频率（DF）。 第三次MapReduce作业： 1. 目标：根据前两次的结果，计算每个单词在每个文档的TF-IDF值。 2. Setup阶段：加载第一次MapReduce的词频结果（TF）和文档总数，以及第二次MapReduce的文档频率（DF）。 3. Map阶段：输入为第一次MapReduce的TF结果，计算TF-IDF值，公式为 `TF * log(文档总数 / DF)`，输出为 `(文档ID, 单词+TF-IDF)`。 4. Reduce阶段：按文档ID聚合，生成每个文档的单词及其对应的TF-IDF值列表。 源代码中，`FirstJob` 类代表第一次MapReduce作业的启动类，包含了配置、输入输出路径设置等操作。需要注意的是，源码中有一条尝试加载Windows系统下的 `hadoop.dll` 文件，这可能是在本地开发环境中的特定设置，实际运行时需要根据Hadoop集群环境进行调整。 整个流程展示了如何通过分布式计算框架MapReduce实现大规模文本数据的TF-IDF计算，这对于理解大数据处理和文本分析的实践应用具有重要意义。"