3.3 计算相对频度（relative frequency，频率）改进共现矩阵：使用相对频度回顾上一节的内容，对于n×n的共现矩阵（co-orrurance matrix）m，mij的值是单词wi与wj在指定上下文范围内共现（co-orrurance）的次数。考虑现实中的一种情况：有的单词在本文中出现的次数远远多于其他单词（例如the）就会发现，使用这种绝对计数的方法有一个缺点：wi与wj的共现次
# JAVA 词频统计并排序
## 简介
在开发领域，我们经常需要对一段文本进行词频统计并排序。这对于分析文章、生成关键词等任务非常有用。本文将教你如何使用JAVA语言实现这一功能。
## 整体流程
下面是词频统计并排序的整体流程：
| 步骤 | 功能 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 读取文本文件 |
| 步骤二 | 将文本拆分为单词 |
| 步骤三 | 统计每个单词的出现次
原创
2024-02-02 08:48:46
106阅读
问题描述读取给定的语料库，根据制表符’\t’划分其文本与标签，将获得的文本仅保留汉字部分，并按字划分，保存在列表中，至少使用一种方法，统计所有汉字的出现次数，并按照从高到低的顺序排序；至少使用一种方法，统计所有字频，按照从高到低的顺序排序；至少使用一种方法，计算累计频率，按照从高到低的顺序排序读取给定的语料库，根据制表符’\t’划分其文本与标签，将获得的语料使用jieba分词工具进行分词并保存至列
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2023-10-13 12:48:23
123阅读
MR自带的源码SecondarySort，即二次排序。二次排序可以实现类似下例功能：计算每年的最高气温。如果key设置为气温，value设置为年份及其他信息，那么我们不必遍历他们以找到最大值，只需获取每年的第一个值而忽略其他。但这不是最有效的解决问题的方法，考虑将key变成复合的，即年份和气温，先按年份升序，再按气温降序。但是这样不能保证同一年的记录去同一个reducer，需要设置p
# Java统计单词词频并排序教程
## 引言
在Java开发中，统计单词词频并排序是一项常见的任务。本教程将教会你如何使用Java编写代码来实现这个功能。首先，我们将介绍整个流程，并给出每一步需要执行的代码和相关的解释。
## 整体流程
下面是实现“Java统计单词词频并排序”的整体流程。你可以按照这个流程逐步实现你的代码。
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
原创
2023-07-16 04:29:51
386阅读
文章目录初探MapReduce一、MapReduce核心思想二、MapReduce编程实例-词频统计思路1、map阶段(映射)2、reduce阶段(归并阶段)三、词频统计编程实现1、准备数据文件2、将文件上传到hdfs指定路径3、在java里创建词频统计映射器类4、创建词频统计驱动类5、运行词频统计驱动类，查看结果6、修改词频统计映射类7、修改词频统计驱动器类8、启动词频统计驱动器类，查看结果9
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2024-05-30 11:25:02
137阅读
MapReduceMapReduce解决了什么早期谷歌实现了许多种计算过程，例如处理大量的原始数据，计算许多种类的衍生数据等。这些计算过程大都数据数据量非常大，因此计算过程需要分布到数百台或数千台机器上进行，才能保证过程在一个合理时间内结束，而为了处理计算并行化、数据分发和错误处理通常代码都非常复杂。为了解决这一过程，设计了一种新的抽象，将涉及并行，容错性，数据分发和负载均衡的细节包装在一个库里，
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2024-05-11 12:25:20
66阅读
python编程 统计英语文章词频 文本操作 继承 统计英语6级试题中所有单词的词频，并对词频进行排序import re
# 请根据处理要求下面区域完成代码的编写。
def get_artical(artical_path):
with open(artical_path) as fr:
data = fr.read()
return data
#处理函数
d
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2023-11-28 11:44:46
62阅读
大数据hadoop系列
原创
2018-04-10 17:05:10
2944阅读
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介绍MapReduce是一个将数据分布到大型集群上计算的一种方案。MapReduce最核心的就是map和reduce。map函数的任务是从输入文件中获取<key, value>，reduce函数的任务是合并所有可相同的value值。一个简单的例子用mapreduce处理单词计数。input1: I like sport.input2: I like watch movice.map:
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2024-06-12 05:22:12
35阅读
0 写在前面的话 最近花了一段时间完成了2018 Spring MIT 6.824分布式系统公开课的实验，写一些文章记录下自己的一点心得体会。对于6.824的第一个实验MapReduce，我将分成(1)和(2)两篇文章进行讲解。本篇文章主要讲的是MapReduce的理论知识，也就是MapReduce论文中的内容，具体的实验内容和代码，将在文章(2)中讲解。为了便于理解，这里省去了论文中的一些细节，
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2024-04-02 15:32:36
22阅读
需求概要1.读取文件，文件内包可含英文字符，及常见标点，空格级换行符。2.统计英文单词在本文件的出现次数3.将统计结果排序4.显示排序结果 分析1.读取文件可使用BufferedReader类按行读取2.针对读入行根据分隔符拆分出单词，使用java.util工具提供的Map记录单词和其出现次数的信息，HashMap和TreeMap均可，如果排序结果按字母序可选用TreeMap，本例选择用
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2023-07-06 22:26:44
136阅读
MapReduce编程实践(Hadoop3.1.3)1、词频统计任务要求首先，在Linux系统本地创建两个文件，即文件wordfile1.txt和wordfile2.txt。在实际应用中，这两个文件可能会非常大，会被分布存储到多个节点上。但是，为了简化任务，这里的两个文件只包含几行简单的内容。需要说明的是，针对这两个小数据集样本编写的MapReduce词频统计程序，不作任何修改，就可以用来处理大规
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2024-07-03 21:45:37
491阅读
MapReduce 解决了一个什么问题?2004年谷歌提出了MapReduce，在此之前谷歌程序员面对的大规模数据集，常常需要编程实现:统计某个关键词的现的频率，计算pageRank对大规模数据按词频排序对多台机器上的文件进行grep等这些工作不可能在一台机器上完成(否则也不能称之为大规模)，因此谷歌的程序员每次编写代码都需要处理，多机并行协同，网络通信，处理错误，提高执行效率等问题。这些问题使得
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2024-07-28 13:32:22
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目录零，学习目标一，学习导入 二，讲解 (一)MapReduce核心思想 (二)MapReduce模型 (三)M
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2024-07-08 20:27:43
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对MapReduce统计单词出现次数在从单词统计看MapReduce一文中已经做了简单的介绍。对此给出了一个较为简单的统计算法:Map函数输入:(key：文档a，value：文档内容d)输出:(key：单词t，value：单词t在文档d中出现的次数c)H<--new ASSOCIATIVEARRAY
for all term t∈doc d do
H{t}=H{t}+1
for al
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2024-05-29 18:35:26
40阅读
首先在项目的src文件中需要加入以下文件，log4j的内容为： log4j.rootLogger=INFO, stdout log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.layout=org.
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2019-01-09 15:37:00
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一：单词计数1：单词计数总流程图 2：代码实现1:Map阶段package it.dawn.YARNPra.wc_hdfs;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.h
文章目录MapReduce 编程实例：词频统计一，准备数据文件（1）在虚拟机上创建文本文件（2）上传文件到HDFS指定目录二，使用IDEA创建Maven项目三，添加相关依赖四，创建日志属性文件（1）在resources目录里创建log4j.properties文件（2）log4j.properties文件添加内容五，创建词频统计映射器类（1）创建net.army.mr包（2）在net.army.
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2023-07-12 02:28:49
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文章目录一.设计分析二.代码开发1.新建maven工程,添加依赖2.编写Mapper类3.编写Reduce类4.编写Driver类执行Job5.执行会在本工程目录出现一个test目录打开目录中的part-r-00000文件即统计词频文件,如下:6.在hadoop中运行1)修改Driver类中输入输出路径:2)打jar包将jar包上传到hadoop的lib目录下3)将测试数据上传到hdfs目录中:
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2024-04-09 18:41:46
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