利用Java语言和Spark框架,通过三种方式对中文进行分词、统计和排序,帮助你轻松找出文中最常用的词汇,并通过实例学习大数据开发。
大数据分词Java源码
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大数据技术里的网页数据清洗和分词这套资源,算是我用过比较顺手的一套。运行jar包的时候如果遇到ansj类找不到的报错,嗯,记得把ansj和nlp的包手动扔到Hadoop节点上,再执行的时候加上路径就行。挺常见的小坑,避开就舒服多了。还有啊,程序跑多次的时候别忘了清理之前生成的结果文件,不然会提示文件已存在,搞得还以为程序错了,其实就是没删干净。多注意点,开发体验会好多。ClassNotFound也是老熟人了,常见原因无非就是类名写错或者包名不全。建议你运行前确认下路径,别想,命令里该写的都写清楚,省得报错。Linux 环境下中文乱码?别担心,用PuTTY连一下就好了,支持中文显示。之前我也踩过
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DataStream API:深入讲解 Flink 的 DataStream API,包括数据源、转换操作、窗口函数以及状态管理。
案例实战:通过实际案例演示如何使用 Flink 处理实时数据流,例如实时数据统计、异常检测以及机器学习模型训练。
部署与监控:介绍如何在不同环境下部署和监控 Flink 应用程序,确保其稳定性和性能。
适用人群
具备 Java 编程基础的大数据开发人员
希望学习实
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