SogouQ中如何实现WordCount

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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）。

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。

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。