mapreduce编程实例(1)-统计词频

最新推荐文章于 2025-05-14 09:30:00 发布
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分类专栏： hadoop分布式计算解决方案集锦
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/26561983
这篇博客介绍了如何使用MapReduce编程来统计XML文件中的词频。程序基于MapReduce Design Patterns一书中的例子，首先通过MRDPUtils工具类解析XML文件，然后在Mapper阶段对文本进行处理并分词，Reducer阶段进行词频统计。博客提供了完整的Java代码实现，并提到该程序可在Eclipse中调试，需要配置HDFS地址作为参数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >


今天开始把MapReduce Design Patterns这本书上的mapreduce例子过一遍，我觉得这本书对学mapreduce编程非常好，把这本书看完了，基本上能遇到的mapreduce问题也都能处理了。下面开始第一篇吧。这个程序是统计一个名为comment.xml中的词频。直接上代码吧。

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好的，我了解了。关于MapReduce编程实例——词频统计，这是一种常见的数据处理方法，可以用于大规模数据的分布式处理。具体实现步骤如下： 1. Map阶段：将输入数据按照一定的规则进行切分，生成<key, value>键值对。 2. Shuffle阶段：将Map阶段输出的键值对按照key进行排序和分组，将相同key的value放在一起。 3. Reduce阶段：对每个key所对应的value进行处理，生成新的输出结果。 在词频统计中，Map阶段的输入是文本文件，输出是<word, 1>键值对；Shuffle阶段将相同word的键值对分到同一个Reduce任务中；Reduce阶段对每个word所对应的1进行累加，得到该word在文本中出现的次数。
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