JAVA学习-练习试用Java实现“实现一个Hadoop程序，对大数据集中的文本数据进行自然语言处理和关键词筛选”

问题：

使用java语言，实现一个Hadoop程序，对大数据集中的文本数据进行自然语言处理和关键词筛选。

解答思路：

       使用Java语言和Hadoop实现自然语言处理和关键词筛选，你需要创建一个MapReduce程序。以下是一个简单的示例，演示如何实现这个功能：

1. 设置Hadoop环境：确保你的计算机上已经安装了Hadoop。

2. 创建项目：使用IDE（如Eclipse或IntelliJ IDEA）创建一个新的Java项目。

3. 添加Hadoop依赖：将Hadoop的jar包添加到项目的类路径中。

4. 编写MapReduce程序：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

public class KeywordExtractor {

    public static class TokenizerMapper
            extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {

        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        public void map(Object key, Text value, Context context
        ) throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
            while (itr.hasMoreTokens()) {
                word.set(itr.nextToken());
                context.write(word, one);
            }
        }
    }

    public static class IntSumReducer
            extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                           Context context
        ) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "keyword extraction");
        job.setJarByClass(KeywordExtractor.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

这个MapReduce程序做了以下几步：

- TokenizerMapper：这个Mapper将输入的文本分割成单词，并输出每个单词及其出现次数。
- IntSumReducer：这个Reducer对Mapper输出的结果进行汇总，计算每个单词的总出现次数。

5. 编译和打包：编译Java程序，并将其打包成一个jar文件。

6. 运行程序：在Hadoop集群上运行jar文件。

以下是如何在命令行中运行你的Hadoop程序：

hadoop jar keyword-extractor.jar KeywordExtractor /input/path /output/path

       需将'/input/path'替换为输入数据所在的HDFS路径，将'/output/path'替换为你希望输出的HDFS路径。

       注意，这个程序只是一个简单的关键词计数器。如果需要进行更复杂的自然语言处理，可能需要使用额外的库（如Apache Lucene或Apache OpenNLP）来处理文本数据。由于没有使用额外的工具安装包，这里只提供了一个基础的MapReduce实现。
(文章为作者在学习java过程中的一些个人体会总结和借鉴，如有不当、错误的地方，请各位大佬批评指正，定当努力改正，如有侵权请联系作者删帖。)