Hadoop大数据开发基础与案例实战（微课版）课件 5.3WrdCount设计思路_第1页
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Hadoop大数据项目开发——单词统计分析设计目录content02设计思路01设计过程part-r-00000的内容如下：part-r-00001的内容如下：words1.txt的内容如下：thisisagoodpigthatisagoodbearwords2.txt的内容如下：thisisabadpigthatisabadbearMapReduce案例描述输入文件是words1.txt和words2.txt两个文本文件，文件内容仅有字符串和空格。输出文件为part-r-00000和part-r-00001，文件内容是：文件中出现的单词及单词出现的次数。单词统计？设计思路各个单词之间的频数不具有相关性，可以将不同的单词分发到不同的节点上处理；在统计单词数量任务中，可以将大的数据集切分成小的数据集，且各数据集之间相互独立，方便并行处理；MapReduce单词统计任务的解决思路符合MapReduce的编程思想。设计思路指定输入文件所在的位置将两个文件切分成两个输入分片，然后对输入分片进行格式化，文件按行分解，从而形成以行偏移量为key、行内容为value的键值对。将键值对的value按空格分解成一个个单词，生成<word,1>形式的键值对。输入阶段输入分片及其格式化阶段设计map()函数阶段设计思路设计reduce()函数，将输入的<word,list(value)>形式的数据进行汇总，最后生成以key为单词、value为单词频数的键值对。系统默认的输出格式为“单词+空格+单词频数”的形式，若要输出特定样式的数据，需要对输出结果进行格式化，需要进行指定。指定单词统计程序的输出结果文件位置。设计reduce()函数阶段输出格式化阶段输出阶段设计过程1.输入分片及其格式化:对输入分片进行格式化操作，形成<key1,value1>形式的数据流，key1为偏移量，从0开始，每读取一个字符就增加1；value1为每行文本内容。包括空格、换行符等设计过程map()函数将接收到的<key1,value1>形式的输入数据流，按空格进行拆分，输出结果为<key2,1>形式的数据。key2为字符串形式的单词，value的值为1，表示单词数为1。2.Map过程设计过程将多个Map任务的<key2,value2>形式的输出，处理成<key2,list(value2)>形式的中间结果。3.Shuffle过程设计过程reduce()函数接收<key2,list(value2)>形式的数据流，对相同单词的值集合进行计算，汇总出单词出现的总次数。4.Reduce过程功能实现part-r-00000的内容如下：part-r-00001的内容如下：words1.txt的内容如下：thisisagoodpigthatisagoodbearwords2.txt的内容如下：thisisabadpigthatisabadbearMapReduce输入

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