声明:    1)本文由我原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Ubuntu操作系统,hadoop1-2-1,jdk1.8.0. 3)统计词频工作在单节点的伪分布上,至于真正实际集群的配置操作还没有达到,希望能够由本文抛砖引玉. (一)Hadoop的配置修正 网上有很多Hadoop的配置教程,可自行寻找,这一部分主要是根据自身实际情况,结合自身特点,设置Hadoop.因为有时候根据别人的教程,设置总是不成功,因为别人的教程依赖于别人的软件或操作环境特点. 本部分也不可能提

1.安装eclipse 准备 eclipse-dsl-luna-SR2-linux-gtk-x86_64.tar.gz 安装 1.解压文件. 2.创建图标. ln -s /opt/eclipse/eclipse /usr/bin/eclipse #使符号链接目录 vim /usr/share/applications/eclipse.desktop #创建一个  Gnome 启动 添加如下代码: [Desktop Entry] Encoding=UTF-8 Name=Eclipse 4.4.2

以下是关于小说的中文词频统计 这里有三个文件,分别为novel.txt.punctuation.txt.meaningless.txt. 这三个是小说文本.特殊符号和无意义词 Python代码统计词频如下: import jieba # jieba中文分词库 # 从文件读入小说 with open('novel.txt', 'r', encoding='UTF-8') as novelFile: novel = novelFile.read() # 将小说中的特殊符号过滤 with open('

要想完成一个中文词频统计功能,首先必须使用一个中文分词器,这里使用的是中科院的.下载地址是http://ictclas.nlpir.org/downloads,由于本人电脑系统是win32位的,因此下载的是 NLPIR-JNI-发布包.zip,解压之后导入myeclipse,这里我并没有使用该项目自带的Test,而是根据该网站上提供的API进行开发.首先要做的是改写nlpir.properties中的dll_or_so_path属性,要改成项目中的NLPIR_JNI.dll的绝对路径.下面贴出我

昨日有个中文词频统计的需求, 百度一番后, 发现一大堆标题党文章, 讲的与内容严重不符, 这里就简单记录下自己实现的流程吧! 与英文单词的词频统计不同, 中文的难点在于如何分词, 不过好在有许多优秀的现成库供调用,这里就使用了 ansj_seg 插件. 首先添加依赖: 下载jar 访问 http://maven.nlpcn.org/org/ansj/ 最好下载最新版 ansj_seg/ 同时下载nlp-lang.jar 需要和ansj_seg 配套..配套关系可以看jar包中的maven依赖,一

py库: jieba (中文词频统计) .collections (字频统计).WordCloud (词云) 先来个最简单的: # 查找列表中出现次数最多的值 ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 1, 2, 1, 1] ls = ["呵呵", "呵呵", "呵呵", "哈哈", "哈哈", "拉拉"] y = max(set(ls), key=ls.count)

先来个最简单的: # 查找列表中出现次数最多的值 ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 1, 2, 1, 1] ls = ["呵呵", "呵呵", "呵呵", "哈哈", "哈哈", "拉拉"] y = max(set(ls), key=ls.count) print(y) 一.字频统计: ( collections 库) 2017-10-27 这个库是python

简单统计一个小说中哪些个汉字出现的频率最高: import codecs import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 word = [] counter = {} with codecs.op

声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的百度云(联网),和Ubuntu系统的hadoop1-2-1(自己提前配好).如不清楚配置可看<Hadoop之词频统计小实验初步配置> 3)本文由于过长,无法一次性上传.其相邻相关的博文,可参见<Hadoop的改进实验(中文分词词频统计及英文词频统计) 博文目录结构>,以阅览其余三篇剩余内容文档. (五)单机伪分布的英文词频统计Python&Streamin

一.英文词频统计 英文词频统计很简单,只需借助split断句,再统计即可. 完整MATLAB代码: function wordcount %思路:中文词频统计涉及到对"词语"的判断,需要导入词典或编写判断规则,很复杂. %最简单的办法是直接统计英文词频,并由空格直接划分词语.然后再翻译即可得到中文词频. %从官方网站上下载的pdf,转成reportfulltext.txt,存到workspace进行操作 全文共25003个字符. clc; clear; report=fileread(

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

1.WordCount源码 将源码文件WordCount.java放到Hadoop2.6.0文件夹中. import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apach

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/jiq408694711/article/details/34181439 前面已经在我的Ubuntu单机上面搭建好了伪分布模式的HBase环境,当中包含了Hadoop的执行环境. 详见我的这篇博文:http://blog.csdn.net/jiyiqinlovexx/article/details/29208703 我的目的主要是学习HBase,下一步打算学习的是将HBase作为Hadoop作业的

1. 词频统计: import jieba txt = open("threekingdoms3.txt", "r", encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = counts.get(word,0) + 1 items = list(counts.ite

# -*- coding: UTF-8 -*- import sys import numpy as np import pandas as pd import jieba import jieba.analyse import codecs #设置pd的显示长度 pd.set_option('max_colwidth',500) #载入数据 rows=pd.read_csv('datas1.csv', header=0,encoding='utf-8',dtype=str) #载入停用词 ji

以下代码对鲁迅的<祝福>进行了词频统计: import io import jieba txt = io.open("zhufu.txt", "r", encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = counts.get(word,0) + 1 i

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,

任务需求 统计HDFS上文件的wordcount,并将统计结果输出到HDFS 功能拆解 读取HDFS文件 业务处理(词频统计) 缓存处理结果 将结果输出到HDFS 数据准备 事先往HDFS上传需要进行词频统计的文件word.txt.word2.txt(可以是多个)... 假设目录是/user/hadoop/input/... 框架搭建 先把具体的功能框架搭建出来,再进行细节方面的编写. import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org

对文件进行词频统计,是一个大数据领域的hello word级别的应用,来看下实现有多简单: 1 Linux单机处理 egrep -o "\b[[:alpha:]]+\b" test_word.log|sort|uniq -c|sort -rn|head -10 2 Spark分布式处理(Scala) val sparkConf = new SparkConf() val sc = new SparkContext(sparkConf) sc.textFile("test_wo

一.使用MapReduce的方式进行词频统计 (1)在HDFS用户目录下创建input文件夹 hdfs dfs -mkdir input 注意:林子雨老师的博客(http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1080-2/)中是在hadoop目录下创建input文件,而MapReduce读取的是HDFS目录中的文件,因此笔者认为该博客存在错误. (2)在hadopp根目录中创建两个测试文件file1.txt和file2.txt,并将他们拷贝到HDFS中的input目录下 echo "