05 RDD练习:词频统计】的更多相关文章

上了一天的课,现在终于可以静下来更新我的博客了.       越来越发现,写博客是一种享受.来看看这次小林老师的“作战任务”.                词频统计 单词: 包含有4个或4个以上的字母 单词由分隔符分开 如果一个字符串包含_非_字母数字,则不是单词 单词大小写不敏感,例如 “file”.“FILE”和“File”可以看作同一个单词 单词必须是字母开头,“file123”是单词,“123file”不是单词                 简单理一下思路:            …
原需求 1.读取文件,文件内包可含英文字符,及常见标点,空格级换行符. 2.统计英文单词在本文件的出现次数 3.将统计结果排序 4.显示排序结果 新需求: 1.小文件输入. 为表明程序能跑 2.支持命令行输入英文作品的文件名 3. 支持命令行输入存储有英文作品文件的目录名,批量统计 4. 从控制台读入英文单篇作品,重定向输出 代码实现: 在原代码的基础上稍做了修改,使之可以批量读取文件夹下的所有文件,所以加了一个mode来判断是单个文件输入还是文件夹输入,来不及整理程序,所以现在程序有点丑.这次…
需求: 1.设计一个词频统计软件,统计给定英文文章的单词频率. 2.文章中包含的标点不计入统计. 3.将统计结果以从大到小的排序方式输出. 设计: 1.因为是跨专业0.0···并不会c++和java,只能用仅学过的C语言进行编写,还是挺费劲的. 2.定义一个包含单词和频率两个成员的结构体来统计词频(进行了动态分配内存,可以处理较大文本). 3.使用fopen函数读取指定的文档. 4.使用fgetc函数获取字符,再根据取得的字符是否是字母进行不同的处理. 5.采用快速排序法对统计结果进行排序. 5…
一.预计工程设计时间 明确要求: 15min: 查阅资料: 1h: 学习C++基础知识与特性: 4-5h: 主函数编写及输入输出部分: 0.5h: 文件的遍历: 1h: 编写两种模式的词频统计函数: 1.5h: 单词排序部分: 0.5h: 程序调试与测试: 1-2h: 程序优化:2h: 预计总共时间:12-13h: 二.实际工程完成时间 明确要求: 15min: 查阅资料: 1.5h: 学习C++基础知识与特性: 7h: 主函数编写及输入输出部分: 0.5h: 文件的遍历: 0.5h: 编写两种…
#瓦登尔湖词频统计: import string path = 'D:/python3/Walden.txt' with open(path,'r',encoding= 'utf-8') as text: words = [raw_word.strip(string.punctuation).lower() for raw_word in text.read().split()] words_index = set(words) counts_dict = {index:words.count(…
解决问题的方案 Hadoop上的中文分词与词频统计实践 首先来推荐相关材料:http://xiaoxia.org/2011/12/18/map-reduce-program-of-rmm-word-count-on-hadoop/.小虾的这个统计武侠小说人名热度的段子很有意思,照虎画猫来实践一下. 与其不同的地方有: 0)其使用Hadoop Streaming,这里使用MapReduce框架. 1)不同的中文分词方法,这里使用IKAnalyzer,主页在http://code.google.co…
Part I:词频统计并返回topN 统计的文本数据: what do you do how do you do how do you do how are you from operator import add from pyspark import SparkContext def sort_t(): sc = SparkContext(appName="testWC") data = sc.parallelize(["what do you do", &qu…
计数 直接上代码 public class LocalStormSumTopology { public static void main(String[] agrs) { //Topology是通过build模式创建出来的 //storm中的所有作业都是通过topology来指定的 TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); //在设置bolt到topology时,需要设置该bolt的上游的spout或者bolt的id,这样topology…
代码已发至github上的python文件 词频统计结果如下(词频为1的词组数量已省略): {'是': 5, '风格': 4, '擅长': 4, '的': 4, '兴趣': 4, '宣言': 4, '有': 3, 'python': 3, '代码': 2, '员': 2, 'helloworld': 2, '哲学': 2, '当': 2, '对': 2, '很': 2, 'matlab': 2, '平凡': 2} 用词特点: 柱形图和饼图的创建通过代码实现图画中只显示频数2以上的词频重复的词频较…
自定义Mapper实现 import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import java.io.IOException; /** * KEYIN: Map任务读取数据的key类型,offset,是每行数据起始位置的偏移量,…