单词计数是最简单也是最能体现 MapReduce 思想的程序之一，可以称为 MapReduce 版“Hello World”。单词计数的主要功能是统计一系列文本文件中每个单词出现的次数。本节通过单词计数实例来阐述采用 MapReduce 解决实际问题的基本思路和具体实现过程。 设计思路 首先，检查单词计数是否可以使用 MapReduce 进行处理。因为在单词计数程序任务中，不同单词的出现次数之间不存在相关性，相互独立，所以，可以把不同的单词分发给不同的机器进行并行处理。因此，可以采用 MapReduce 来实现单词计数的统计任务。 其次，确定 MapReduce 程序的设计思路。把文件内容分

Hadoop- 单词计数(Word Count)的MapReduce实现.doc

本节介绍如何编写基本的 MapReduce 程序实现数据分析。本节代码是基于 Hadoop 2.7.3 开发的。 任务准备 单词计数（WordCount）的任务是对一组输入文档中的单词进行分别计数。假设文件的量比较大，每个文档又包含大量的单词，则无法使用传统的线性程序进行处理，而这类问题正是 MapReduce 可以发挥优势的地方。 在前面《MapReduce实例分析：单词计数》教程中已经介绍了用 MapReduce 实现单词计数的基本思路和具体执行过程。下面将介绍如何编写具体实现代码及如何运行程序。 首先，在本地创建 3 个文件：file00l、file002 和 file003，文件具体

liwc 该存储库是一个Python包，实现了两个基本功能： 从.dic文件格式加载（分析）语言查询和单词计数（LIWC）词典。 使用该词典对提供的文本上的类别匹配进行计数。 这不是LIWC的官方产品，也不是LIWC开发团队或Receptiviti的任何形式的附属产品。 获取LIWC LIWC词典是专有的，因此不包含在此存储库中。 可以从获取（购买）词典数据。 如果您是学术机构的研究员，请直接联系。 对于商业用途，请与拥有专有商业许可证的公司联系。 最后，请不要在此存储库中提出任何旨在颠覆LIWC开发人员实施的加密的问题。 如果您购买的LIWC版本（或以其他方式在学术机构中以合法方式获得）没有提供机器可读的*.dic文件，请直接与发行商联系。 设置 从安装： pip install liwc 例子 本示例从名为LIWC2007_English100131.dic的文件中

用C/C++读取txt文件，然后自动记录文件中的单词数，但是只能是英文，暂时还没加入中文部分的代码，可供参考

功能：1、新建一个文本文件 2、输入文本内容 3、检索单词在文件中出现的次数和所在的行数和列数 4、退出，关闭文件。

c语言练习之单词计数器

flink 1.12.1，maven工程

单词计数与检索 数据结构课程设计报告，给定一个文本文件，要求统计给定单词在文本中出现的总次数，并检索输出某个单词出现在文本中的行号、在该行中出现的次数以及位置。

02_流式计算基础_第1天 （Storm集群部署、单词计数、Stream Grouping）.docx