怎么在centos7里完成这个任务

Question

在centos7中使用MapReduce编程统计《巴黎圣母院》节选中的4位主人公（爱斯梅拉达Esmeralda、卡西莫多Quasimodo、弗比斯Phoebus、克洛德·弗罗洛Claude Frollo）出现的次数

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

在 CentOS 7 中统计《巴黎圣母院》中四位主人公出现的次数涉及到多个步骤，包括文本处理、编程和可能的集群计算（如果使用 MapReduce）。以下是一个大致的步骤指南：

步骤 1: 准备环境

确保你的 CentOS 7 系统上已经安装了 Java 和必要的开发工具。你可能还需要安装 Hadoop 和一个编程环境（如 Eclipse 或 IntelliJ IDEA）来进行 MapReduce 编程。如果你还没有安装这些工具，可以通过以下命令进行安装：

# 安装Java
sudo yum install java-1.8.0-openjdk

# 安装Hadoop（假设你想在Hadoop集群上运行MapReduce作业）
# 首先下载Hadoop并按照官方文档进行安装配置
# ...

步骤 2: 安装编程环境

安装你选择的 IDE 以及 Maven 或其他构建工具。这里假设你已经安装了这些工具。如果没有，你可以按照相关软件包的官方指南进行安装。

步骤 3: 准备文本数据

确保你有《巴黎圣母院》的文本文件。你可以从网上找到电子版本并保存为本地文件。确保文件格式正确，易于处理。

步骤 4: 编写 MapReduce 程序

编写 MapReduce 程序来统计四位主人公出现的次数。这里是一个简单的伪代码示例来指导你如何开始：

public class WordCountMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1); // 用于计数的主语名字出现的次数，每次计数为1。四个主人公名字可能需要做静态初始化或者配置到程序中。    
    private Text word = new Text(); // 用于存储主语名字。这个单词将会被输出到上下文对象中以进行计数。    
    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { // Mapper函数的主要逻辑在这里实现。    
        StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); // 将文本分割成单词。    
        while (itr.hasMoreTokens()) {    
            word.set(itr.nextToken()); // 将每个单词设为“主语”，并通过上下文输出以便后续处理（这里并不特定是四个主人公的名字）。   这个逻辑需要修改以适应统计四位主人公的名字出现的次数。你需要创建一个逻辑来检查单词是否是你要统计的名字之一，如果是则计数增加。   因此你可能需要一个列表或者集合来存储这四位主人公的名字，然后在 map 函数中检查每个单词是否在这个集合中。   然后你可以调用 context 的 emit 方法输出 key 和 count 值，这里的 key 可以是主人公的名字和计数的组合。  这将是 Reduce 函数要处理的输入。    记得你还需要在你的程序设计中对 reduce 方法做类似的工作来进行求和或累计每个单词的出现次数以获得总出现次数统计信息用于报告或用于输出文件中报告每个主语出现的总次数等等。（通过代码的具体逻辑处理这个流程） } } 此类中的主要逻辑就在这里。请务必记得你在写这个mapper方法时需要更改细节以满足特定的任务需求，比如识别特定的单词并计数等。 } } public class WordCountReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> { // Reduce函数的主要逻辑在这里实现，用于汇总每个key对应的所有值（即每个主人公名字出现的总次数）。 } } // 其他代码包括主函数和配置类，它们将设置MapReduce作业的参数并执行上述的Mapper和Reducer类来启动整个流程。然后提交作业以在Hadoop集群上运行或在本地测试环境上运行进行测试验证结果等步骤等。 } } ``` 注意这只是一个非常基础的示例代码，你需要根据你的具体需求进行修改和扩展。特别是你需要处理四位主人公名字的识别和计数逻辑，这可能涉及到一些额外的编程技巧来实现这个功能，例如正则表达式匹配或者特定的字符串处理方法等。另外你可能需要为你的MapReduce程序配置输入和输出路径以及处理数据集的逻辑等步骤以确保你的程序能够正确运行并完成任务。最后别忘了在本地测试你的程序以确保它按预期工作然后提交到Hadoop集群上进行大规模数据处理任务如果这是你的目标的话。这个过程中可能需要一些调试和优化以确保程序的性能和准确性达到你的要求。 ``` 在完成 MapReduce 程序后，你需要将其打包成一个可执行的 JAR 文件，然后在你的 Hadoop 集群上运行它来处理《巴黎圣母院》的文本文件并统计四位主人公出现的次数。 ``` 最后，你可以查看 MapReduce 作业的输出结果以获取四位主人公出现的次数统计信息。这些信息通常会在 HDFS 的某个目录中或者在本地文件系统上打印出来或者存储起来供后续分析使用等等具体取决于你的实现方式和需求如何处理这些输出信息（可能是用代码直接打印到控制台或者写入到文件中等等）。 ``` 这样你就可以在 CentOS 7 上使用 MapReduce 来统计《巴黎圣母院》中四位主人公出现的次数了。记得根据你的具体需求和编程技能来调整和扩展上述步骤和代码示例以适应你的实际情况和需求等细节问题可能需要根据具体情况进行定制解决和优化等等方面的工作来实现你的目标任务完成你的项目等等。