SogouQ中如何实现WordCount

在SogouQ中实现WordCount,我们可以使用MapReduce模型,MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算,它由两个步骤组成:Map(映射)和Reduce(归约)。

SogouQ中如何实现WordCount

1. Map阶段:我们需要定义一个Mapper类,该类继承自org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper类,在这个类中,我们需要重写map方法,在map方法中,我们将输入的文本数据进行分词处理,然后将每个单词作为key,将其出现的次数作为value,输出到一个键值对中。

2. Reduce阶段:然后,我们需要定义一个Reducer类,该类继承自org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer类,在这个类中,我们需要重写reduce方法,在reduce方法中,我们将所有的key进行归并,然后将对应的value进行累加,得到每个单词的总出现次数。

SogouQ中如何实现WordCount

以下是一个简单的示例代码:

import java.io.IOException;
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 org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

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 {
      String[] tokens = value.toString().split("\\s+");
      for (String token : tokens) {
        word.set(token);
        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);
    }
  }
}

在这段代码中,我们首先定义了一个名为TokenizerMapper的Mapper类,该类将输入的文本数据进行分词处理,然后将每个单词作为key,将其出现的次数作为value,输出到一个键值对中,我们定义了一个名为IntSumReducer的Reducer类,该类将所有的key进行归并,然后将对应的value进行累加,得到每个单词的总出现次数。

SogouQ中如何实现WordCount

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