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该文档涉及基于Hadoop的词频统计。

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简介：
利用 Hadoop 平台进行词频统计，并采用空格作为词频划分的依据，对《哈姆雷特》节选中的词汇进行了简易的词频数量统计。

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  • WordCount：基于Hadoop的词频统计源代码
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    WordCount是一款运行于Hadoop平台上的开源程序，用于高效地进行大规模文本数据集中的词汇频率统计。 Hadoop的词频统计源代码WordCount展示了如何使用MapReduce框架进行基本的数据处理任务。在这个例子中，程序会读取输入文件中的每一行，并将每个单词映射到其出现次数上，然后通过归约步骤计算出整个数据集中每个单词的确切频率。这是学习Hadoop和MapReduce的一个很好的起点。
     
  • 基于Hadoop集群的词频统计（Python实现）
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    本项目采用Python语言在Hadoop分布式计算环境中实现大规模文本数据的词频统计，旨在展示大数据处理技术的实际应用。 基于Hadoop集群使用Python编写MapReduce程序来实现单词统计功能。文件包含了所需的Python代码以及操作步骤，适合初学者学习。该内容已在Ubuntu系统上搭建的Hadoop集群中亲自测试过，并能成功运行出结果。
     
  • Hadoop词频统计（全版）
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    Hadoop词频统计（全版）详细介绍使用Hadoop进行大规模文本数据处理的技术教程，涵盖MapReduce编程模型应用、输入输出格式及优化策略。适合数据分析与挖掘人员学习参考。 完整的词频统计MapReduce版本基于Hadoop2.2.0实现，包含一个约十万单词的测试文件。可以参考相关文献获取详细解说。
     
  • 基于Hadoop的词频分析.docx
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    本文档探讨了利用Hadoop平台进行大规模文本数据中的词频统计与分析的方法，旨在提高处理效率和准确性。 基于Hadoop的词频统计方法使用空格作为分隔符，对《哈姆雷特》节选进行了简单的词频数量统计。
     
  • Hadoop 2.2.0 中的词频统计示例
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    本示例介绍在Hadoop 2.2.0版本中如何进行大规模文本数据的词频统计。通过MapReduce编程模型实现高效的数据处理和分析，适用于大数据场景下的频率计算需求。 基于Hadoop2.2.0的词频统计的例子。使用了一个包含十万以上单词的测试数据文件，并且重写了Partitioner和Combiner以供学习参考。详细讲解可以查看相关博文。
     
  • Hadoop MapReduce 大数据词频统计
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    本项目运用Hadoop与MapReduce技术，在大数据环境下高效实现大规模文本数据中的词汇频率统计。通过并行计算优化处理速度，适用于海量信息分析场景，助力深入挖掘文本价值。 在Hadoop平台上使用MapReduce编程实现大数据的词频统计。
     
  • Hadoop实现WordCount词频统计及倒排索引
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    本项目通过Hadoop平台实现了经典示例WordCount程序，用于进行大规模文本数据集中的单词频率统计，并进一步构建了高效的倒排索引系统。 这是我的一些Hadoop课程的程序示例，包括最基本的WordCount、倒排索引以及对倒排索引进行排序的代码。使用的数据是Hadoop课程中提供的武侠小说的数据。
     
  • Hadoop基础单词统计
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    本教程介绍如何使用Hadoop进行基础的数据处理任务——单词统计。通过实际操作示例，帮助初学者掌握Hadoop环境搭建及MapReduce编程技巧。 第一次在Hadoop上实现程序，并包含jar包和用例，这算是迈出了大数据领域的第一步吧。
     
  • Python文档中中文词频统计.docx
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    本文档详细介绍了如何使用Python进行中文文本中的词汇频率统计，包括必要的库导入、预处理方法及统计代码实现。 Python中文词频统计是指使用Python编程语言来分析文本数据并计算其中每个汉字或词语出现的频率。这种方法常用于自然语言处理任务，如文本摘要、情感分析等场景中。实现这一功能通常需要先对原始文本进行预处理，比如分词和去除停用词等步骤；然后利用字典或其他合适的数据结构来记录各个词汇的数量，并最终根据需求输出结果或进一步加工数据。