新闻热词

1:出口管制 export control

2: 地方政府性债务 local government’s debts

3:乳品安全国家标准 national dairy safety standards

4:网店征税 taxes for online stores

5:建党90周年 the CPC’s 90th founding anni

6:硬着陆 hard landing

7:漏油 oil leak

8:地铁扶梯 subway escalator

9:履历造假 fake resume

10:三公消费 three public consumptions

11:退役 retire

12:断电 power failure

 13: 收购 acquisition

14:听证会 public hearings

15: 住房限购 property purchase restrictions

16:动车追尾 bullet train crash

17:航天飞机 space shuttle

18:零度可乐 Coke Zero

19:农夫山泉虫卵事件 worm eggs in Nongfu Spring

20:载人潜水器 manned submersible

21: 债务上限 debt ceiling

22:自由泳 freestyle

23:索马里饥荒 famine

24:美国驻华大使 US ambassador to China

25:航空母舰 aircraft carrier 

26:   山西老陈醋 Shanxi aged vinegar   

27:信用评级 credit rating

28:社保卡 social security cards

29:安检升级 raised security level

30:重大医疗事故 critical medical negligence

31: 拔罐疗法 cupping therapy 

32:   名人堂 Hall of Fame

33:    宜居城市 livable city

34:豪华游艇 luxury yacht  

35:  国际货币基金组织 International Monetary  

36:   罕见秋汛 rare autumn floods 

37:传记 biography

38:宣布全国解放日 declare  national  libernation

39:致病水饺 bacteria-contaminated dumplin

40:maternity leave 产假      school bus overloading小车超载    smash  refrigerators 砸冰箱

### 基于Hadoop的新闻热词统计分析系统实现方式 构建基于Hadoop的新闻热词统计分析系统需要综合运用大数据技术栈,包括数据采集、存储、处理和展示等多个环节。以下是系统实现的关键部分及其技术细节: #### 1. 数据采集 新闻热词统计的第一步是数据采集,可以通过爬虫技术从新闻网站或社交媒体平台获取原始数据。Python语言结合Scrapy框架可以高效完成这一任务[^4]。采集的数据通常包括新闻标题、正文内容、发布时间等信息。 ```python import scrapy class NewsSpider(scrapy.Spider): name = "news_spider" start_urls = ["https://example.com/news"] def parse(self, response): for article in response.css("div.article"): yield { "title": article.css("h1::text").get(), "content": article.css("p::text").get(), "date": article.css("span.date::text").get() } ``` #### 2. 数据存储 采集到的新闻数据需要存储在分布式文件系统中,Hadoop的HDFS(Hadoop Distributed File System)是理想的选择。通过HDFS,可以将大规模数据分布存储在多个节点上,确保高可用性和可扩展性[^5]。 #### 3. 数据预处理 在进行热词统计之前,需要对新闻数据进行预处理,包括文本清洗、分和去停用等操作。可以使用自然语言处理工具如jieba分库来完成中文分任务。 ```python import jieba def preprocess(text): words = jieba.lcut(text) filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words] return filtered_words ``` #### 4. 热词统计 利用MapReduce编程模型,可以在Hadoop集群上高效完成新闻热词的统计任务。以下是一个简单的MapReduce示例,用于统计频。 - **Mapper阶段**:将输入的新闻文本拆分为单,并输出每个单及其出现次数(初始值为1)。 - **Reducer阶段**:汇总相同单的计数,得到最终的频统计结果。 ```java // Mapper.java public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String[] words = value.toString().split("\\s+"); for (String w : words) { word.set(w); context.write(word, one); } } } // Reducer.java public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { @Override protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable value : values) { sum += value.get(); } context.write(key, new IntWritable(sum)); } } ``` #### 5. 数据可视化 统计结果可以通过前端可视化工具展示给用户。例如,使用Vue.js框架结合ECharts库,可以创建交互式的热词趋势图或图[^3]。 ```javascript // Vue.js + ECharts 示例 var chart = echarts.init(document.getElementById('main')); var option = { title: { text: '新闻热词统计' }, tooltip: {}, xAxis: { type: 'category', data: ['热词1', '热词2', '热词3'] }, yAxis: { type: 'value' }, series: [{ data: [100, 200, 150], type: 'bar' }] }; chart.setOption(option); ``` #### 6. 系统架构 整体系统架构可以分为以下几个模块: - 数据采集层:负责从互联网抓取新闻数据。 - 数据存储层:基于HDFS存储大规模新闻数据。 - 数据处理层:利用MapReduce或Spark完成热词统计任务。 - 数据展示层:通过前端可视化工具展示统计结果。 ### 性能优化 为了提高系统的性能和效率,可以考虑以下几点: - 使用Spark替代传统的MapReduce,以获得更高的计算速度和更灵活的内存管理能力[^4]。 - 对HDFS进行调优,例如调整块大小和副本数量。 - 引入Hive作为数据仓库层,简化SQL查询操作。
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