要統計的文件的文件名為hello hello中的內容如下 hello you hello me 通過MapReduce程序統計出文件中的各個單詞出現了幾次.(兩個單詞之間通過tab鍵進行的分割) 通過運行Yarn集群查看Map日志得到的輸出結果: 查看 ...
開發工具:IDEA mapreduce實現思路: Map階段: a 從HDFS的源數據文件中逐行讀取數據 b 將每一行數據切分出單詞 c 為每一個單詞構造一個鍵值對 單詞, d 將鍵值對發送給reduce Reduce階段: a 接收map階段輸出的單詞鍵值對 b 將相同單詞的鍵值對匯聚成一組 c 對每一組,遍歷組中的所有 值 ,累加求和,即得到每一個單詞的總次數 d 將 單詞,總次數 輸出到HD ...
2018-12-06 18:12 0 1002 推薦指數:
要統計的文件的文件名為hello hello中的內容如下 hello you hello me 通過MapReduce程序統計出文件中的各個單詞出現了幾次.(兩個單詞之間通過tab鍵進行的分割) 通過運行Yarn集群查看Map日志得到的輸出結果: 查看 ...
函數中完成對每個單詞的詞頻統計。整個程序代碼主要包括兩部分:Mapper部分和Reducer部分。 ...
原文鏈接: https://www.toutiao.com/i6764296608705151496/ 單詞統計的是統計一個文件中單詞出現的次數,比如下面的數據源 其中,最終出現的次數結果應該是下面的顯示 那么在MapReduce中該如何編寫代碼並出 ...
問題描述:現在有n個文本文件,使用MapReduce的方法實現詞頻統計。 附上統計詞頻的關鍵代碼,首先是一個通用的MapReduce模塊: 然后需要針對詞頻統計這個實際問題寫好自己的mapper方法和reducer方法: 用3個文本文件進行測試: text\a.tex ...
轉自:http://blog.csdn.net/sn_zzy/article/details/43446027 SQL轉化為MapReduce的過程 了解了MapReduce實現SQL基本操作之后,我們來看看Hive是如何將SQL轉化為MapReduce任務的,整個編譯過程分為六個階段 ...
...
Github: https://github.com/whoNamedCody/WordCount PSP表格 PSP2.1 ...
思路: 1、將文件內容存入StringBuffer中。 2、利用split()函數分割字符串,可按(“,”,“.”,“!”,“空格”,“回車”)分割,得到一個數組。 3、遍歷數組,將其放入一個Map <String,Integer>中,key=單詞,value=單詞 ...