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第八次作业

WordCount程序任务:

程序

WordCount

输入

一个包含大量单词的文本文件

输出

文件中每个单词及其出现次数(频数),

并按照单词字母顺序排序,

每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔

1.用你最熟悉的编程环境,编写非分布式的词频统计程序。

  • 读文件
  • 分词(text.split列表)
  • 按单词统计(字典,key单词,value次数)
  • 排序(list.sort列表)
  • 输出

 

# map函数
import sys
for i in stdin:
i = i.strip()
words = i.split()
for word in words:
print '%s\t%s' % (word,1)

 

 

 

#reduce函数

fromoperator importitemgetter
importsys

current_word =None
current_count =0
word =None

forline insys.stdin:
line =line.strip()
word, count =line.split('\t', 1)
try:
count =int(count)
exceptValueError:
continue
ifcurrent_word ==word:
current_count +=count
else:
ifcurrent_word:
print"%s\t%s"%(current_word, current_count)
current_count =count
current_word =word

ifword ==current_word:
print"%s\t%s"%(current_word, current_count)

 

在Ubuntu中实现运行。

  • 准备txt文件
  • 编写py文件
  • python3运行py文件分析txt文件。

 

 

2.用MapReduce实现词频统计

2.1编写Map函数

  • 编写mapper.py
  • 授予可运行权限
  • 本地测试mapper.py

 

 

 

2.2编写Reduce函数

  • 编写reducer.py
  • 授予可运行权限
  • 本地测试reducer.py

 

2.3分布式运行自带词频统计示例

  • 启动HDFS与YARN

  • 准备待处理文件

  • 上传HDFS

  • 运行hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar

  • 查看结果

2.4 分布式运行自写的词频统计

  • 用Streaming提交MapReduce任务:
    • 查看hadoop-streaming的jar文件位置

    • 配置stream环境变量

    • 编写运行文件run.sh

    • 运行run.sh运行

  • 查看运行结果

  • 停止HDFS与YARN

 

 

posted on 2021-11-26 08:17  iboyi  阅读(27)  评论(0编辑  收藏  举报

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