在乌班图eclipse词频统计

### 使用 Eclipse 在 Ubuntu 上实现词频统计 #### 安装 Eclipse 和 Hadoop 开发环境 为了在 Ubuntu 中使用 Eclipse 进行 MapReduce 项目开发并完成词频统计，需先安装 Eclipse 集成开发环境以及配置好 Hadoop 的运行环境。Eclipse 是一个集成开发环境(IDE)，包含一个基工作区和定制环境的可扩展插件系统[^1]。 #### 下载必要的 JAR 文件 对于 Hadoop 应用程序来说，在 Eclipse 中创建一个新的 Java Project 后，还需要下载对应的 jar 包来支持编译和执行操作。这些文件通常位于 `/usr/local/Hadoop-2.10.1/share/hadoop/common` 目录下，例如 `hadoop-common-2.7.1.jar`, `haoop-nfs-2.7.1.jar` 等等[^3]。 #### 创建 WordCount 示例工程 下面给出一段简单的 Python 版本 wordcount.py 脚本来展示如何计算文本中的单词频率： ```python from collections import Counter import re def count_words(text): words = re.findall(r'\w+', text.lower()) return dict(Counter(words)) if __name__ == '__main__': with open('input.txt', 'r') as file: content = file.read() result = count_words(content) print(result) ``` 然而，由于目标是在 Eclipse 中通过 Java 来做同样的事情，则可以参考如下代码片段作为起点： ```java public class WordCount { public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(Map.class); job.setCombinerClass(Reduce.class); job.setReducerClass(Reduce.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } ``` 这段代码定义了一个名为 `WordCount` 的类，它实现了基本的 MapReduce 流程用于处理输入数据集，并输出每一对键值对表示某个特定词语及其出现次数的结果集合。注意这里省略了一些辅助性的内部静态类（Map 和 Reduce），它们负责具体映射函数与规约逻辑的设计实现。 #### 构建和部署应用 当上述源码编写完成后，可以通过 Maven 或 Ant 工具构建整个项目；之后再利用命令行工具提交作业给集群执行即可获得最终分析报告。