# 文本前期处理
strl_ist = str.replace('\n', '').lower().split(' ')
count_dict = {}
# 如果字典里有该单词则加 1,否则添加入字典
for str in strl_ist:
if str in count_dict.keys():
count_dict[str] = count_dict[str] + 1
else:
count_dict[str] = 1

建一个hash表,将文本中的每个词都放在这个hash表里面,如果这个词第一次放入,就新建一个kry,Value对,key是这个词,Value是1;如果已经有这个词,那么给Value+1。

# Mapeduce 计算框架会将这些<word,1>收集起来,将相同的word放在一起,形成<word,<1,1,1,1,1,1…>>这样的<key,value集合>数据,然后将其输入给reduce函数
public class WordCount {

  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);
}
}
}

reduce函数的计算过程:将这个集合中的1求和,再将单词(word)和这个和(sum)组成一个<key,Value>,也就是<word,sum>输出。

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