github：https://github.com/skyerhxx/HDFS_WordCount 使用HDFS Java API完成HDFS文件系统上的文件的词频统计词频统计：wordcount将统计完的结果输出到HDFS上去 用mapreduce或者spark操作很简单，但是我们这里的要求是只允许使用HDFS API进行操作 功能拆解①读取HDFS上的文件 ==&
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2023-11-14 12:36:12
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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模数据集的词频统计。创建wordfile1.txt文
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2023-10-08 09:19:54
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一.Linux系统配置 以下操作是在root用户下进行的1.配置网络环境 在Linux图形化界面，点击窗口栏的System-Preferences-Network Connections-System eth0-IPv4 Settings Method的选项默认是DHCP，修改为Manual 点击右侧的Add，Address填写为ip地址，Network填写255.255.255.0，Ga
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2024-07-23 10:07:18
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文章目录词频统计实现思路词频统计实现步骤1. 准备数据文件1.1 在虚拟机上创建文本文件1.2 上传文件到HDFS指定目录2. 创建Maven项目3. 添加相关依赖4. 创建日志属性文件5. 创建词频统计映射类6. 创建词频统计驱动器类7. 运行词频统计驱动器类，查看结果8. 修改词频统计映射器类9. 修改词频统计驱动器类10. 启动词频统计驱动器类，查看结果11. 创建词频统计归并器类12.
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2023-09-30 10:39:36
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创建目录上传英文测试文档(如果已有则无需配置)。a.dfs上创建input目录 hadoop@ubuntu-V01:~/data/hadoop-2.5.2$bin/hadoop fs -mkdir -p input b.把hadoop目录下的README.txt拷贝到dfs新建的input里 hadoop@ubuntu-V01:~/data/hadoop-2.5.2$
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2023-10-23 11:21:37
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2012st26倒排索引概念 倒排索引（Inverted index），也常被称为反向索引、置入档案或反向档案，是一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。是文档检索中常用的数据结构。和索引的目的是一样的，倒排索引是为了提高检索效率而设计的。 &nb
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2024-07-08 15:44:45
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Hadoop MapReduce 的出现，使得大数据计算通用编程成为可能。现在
原创
2022-07-09 00:00:23
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# 如何实现Hadoop词频统计
## 1. 流程概述
为了实现Hadoop词频统计，我们可以采用MapReduce框架来完成。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取输入文件 |
| 2 | 切分成单词 |
| 3 | 每个单词记为1 |
| 4 | 汇总相同单词的计数 |
| 5 | 输出结果到文件 |
## 2. 每一步具体操作
原创
2024-07-13 04:39:26
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实验目的 利用搭建好的大数据平台 Hadoop，对 HDFS 中的文本文件进行处理，采用 Hadoop Steaming 方式，使用 Python 语言实现英文单词的统计功能，并输出单词统计结果。实验内容 将附件"COPYING_LGPL.txt"上传 Hadoop 集群的 HDFS 中，采用 Hadoop Steaming方式，使用 Python语言实现字词统计功能，输出字词统计结果，即实现
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2023-11-12 18:54:12
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TF-IDF的定义及计算最近在做一些NLP的研究，由于也是第一次做这个东西，其实还是发现很多有意思的东西。相信很多做过NLP的人都应该接触过提取关键词的这个功能。现在有很多可以使用的第三方工具包可以很容易的来实现这个功能，比如snowNLP，jieba等，但是我们还是要做到知其然，知其所以然，所以便有了这一篇文字的记录。 首先我们来了解一下什么是TF-IDF？其实这个是两个词的组合，可以
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2023-12-24 18:01:52
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1、环境搭建总共选择了3台虚拟机作为本次的主角
master:192.168.21.130
slave1:192.168.21.131
slave2:192.168.21.132
1.1、首先是虚拟机的安装，物理主机是win10，虚拟机用的是Centos7，采用最小化方式安装，安装完后，有可能需要激活网卡，修改/etc/sysonfig/network
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2023-08-04 12:20:59
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阅读目录一、创建项目 ：example-hdfs二、项目目录三、WordCountMapper.class四、WordCountReducer.class五、WordCounfDriver.class六、pom.xml七、打包jar包八、在SecureCRT软件上传刚刚生成的jar包九、运行十、 解决问题： MapReduce是什么？ Map Reduce是Google公司开源的一项重要技术，它是
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2023-09-20 10:18:23
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大致思路是将hdfs上的文本作为输入，MapReduce通过InputFormat会将文本进行切片处理，并将每行的首字母相对于文本文件的首地址的偏移量作为输入键值对的key，文本内容作为输入键值对的value，经过在map函数处理，输出中间结果<word,1>的形式，并在reduce函数中完成对每个单词的词频统计。整个程序代码主要包括两部分：Mapper部分和Reducer部分。&nb
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2023-10-24 14:48:36
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本节书摘来异步社区《MapReduce设计模式》一书中的第1章，第1.4节，作者： 【美】Donald Miner , Adam Shook 译者： 徐钊 , 赵重庆 责编： 杨海玲，1.4 Hadoop示例：单词计数在介绍完MapReduce的整个处理过程之后，让我们来看一个简单的示例：单词计数（Word Count）。“单词计数”程序是一个典型的MapReduce示例，因为它既简单，又很适合使
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2023-09-23 13:32:10
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所有过程按本人实验并以本人能够接受的方式理解的，大家可以参考，如有问题请留言指正。样本数据[hadoop@h201 ~]$ cat hh.txt hello,worldhello,hadoophello,oraclehadoop,oraclehello,worldhello,hadoophello,oraclehadoop,oracle 词频统计，及其按单词数量倒序排序过程及其详解1.将
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2024-01-26 07:06:14
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数据：中华书局白话版24史，总计大小93M，已经存放到HDFS集群分析语言：python分析框架：Spark 1.6.0第三方包：jieba（结巴分词）可视化工具：D3.JS源代码：from pyspark import SparkConf, SparkContextimport jieba,Wordfilter,datetime,Word
原创
2022-07-05 17:48:52
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# Hadoop 词频统计步骤指南
## 1. 流程概述
在Hadoop中进行词频统计的基本流程如下：
1. 准备输入数据
2. 编写 Mapper 类
3. 编写 Reducer 类
4. 配置作业
5. 运行作业并查看结果
以下是整个流程的详细步骤表：
| 步骤 | 描述
一、搭建本地环境1、下载准备两个工具Hadoop-2.7.3.tar.gzHadoop-2.7.3-winutils.exe.rar2、将Hadoop-2.7.3-winutils.exe.rar解压后，其中的两个文件进行拷贝Hadoop.dllWintuils.exe3、将Hadoop-2.7.3.tar.gz解压后，找到bin目录，把上面的两个文件Hadoop.dll、Wintuils.exe
# 词频统计 Hadoop 实验
## 引言
在处理大规模文本数据时，词频统计是一个常见的需求。借助 Apache Hadoop 这个分布式计算框架，可以有效地进行词频统计。本文将介绍如何在 Hadoop 上实现词频统计的实验，并提供相应的代码示例。
## Hadoop 简介
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，它的核心组件包括 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和 MapRe
# Hadoop词频统计排序教程
在大数据处理领域，Hadoop是一个非常强大的框架。词频统计是文本分析中的一种基本任务，下面将详细介绍如何使用Hadoop实现简单的词频统计排序。
## 整体流程
我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----------|------------------
