c语言编写一个程序,在一维数组里输入一句英文,统计该句子里出现的单词个数

声明一个较大的char型数组，待输入完成后依次检查数组元素，除第一个单词可能需要个别处理外，其余以空格后跟字母或其它字符后跟字母的就认为是一个单词，累加计数即可。代码如下：

int main(int argc,char *argv[]){

char text[300]//定义一个空间较大的char数组存放输入的text

int i,w

printf("Input a text...\n")

fgets(text,300,stdin)//用fgets既可接收空格又能限制长度

w=text[0]>='a' && text[0]<='z' || text[0]>='A' && text[0]<='Z'//开头是字母则w置1

for(i=1text[i]i++)

if((text[i]>='a' && text[i]<='z' || text[i]>='A' && text[i]<='Z')

&& !(text[i-1]>='a' && text[i-1]<='z' || text[i-1]>='A' && text[i-1]<='Z'))

w++//非字母后跟着字母则为一个单词

printf("A total of %d word(s).\n",w)

return 0

}

运行样例如下图:

大数据的时代， 到处张嘴闭嘴都是Hadoop, MapReduce, 不跟上时代怎么行？ 可是对一个hadoop的新手， 写一个属于自己的MapReduce程序还是小有点难度的， 需要建立一个maven项目， 还要搞清楚各种库的依赖， 再加上编译运行， 基本上头大两圈了吧。 这也使得很多只是想简单了解一下MapReduce的人望而却步。

本文会教你如何用最快最简单的方法编写和运行一个属于自己的MapReduce程序， let's go!

首先有两个前提：

1. 有一个已经可以运行的hadoop 集群（也可以是伪分布系统)， 上面的hdfs和mapreduce工作正常 （这个真的是最基本的了， 不再累述， 不会的请参考 http://hadoop.apache.org/docs/current/)

2. 集群上安装了JDK (编译运行时会用到）

正式开始

1. 首先登入hadoop 集群里面的一个节点， 创建一个java源文件， 偷懒起见， 基本盗用官方的word count (因为本文的目的是教会你如何快编写和运行一个MapReduce程序， 而不是如何写好一个功能齐全的MapReduce程序）

内容如下：

import java.io.IOException

import java.util.StringTokenizer

import org.apache.hadoop.conf.Configuration

import org.apache.hadoop.fs.Path

import org.apache.hadoop.io.IntWritable

import org.apache.hadoop.io.Text

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat

import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser

public class myword {

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 {

StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString())

while (itr.hasMoreTokens()) {

word.set(itr.nextToken())

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)

}

}

public static void main(String[] args) throws Exception {

Configuration conf = new Configuration()

String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs()

if (otherArgs.length != 2) {

System.err.println('Usage: wordcount <in><out>')

System.exit(2)

}

Job job = new Job(conf, 'word count')

job.setJarByClass(myword.class)

job.setMapperClass(TokenizerMapper.class)

job.setCombinerClass(IntSumReducer.class)

job.setReducerClass(IntSumReducer.class)

job.setOutputKeyClass(Text.class)

job.setOutputValueClass(IntWritable.class)

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]))

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]))

System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1)

}

}

与官方版本相比， 主要做了两处修改

1） 为了简单起见，去掉了开头的 package org.apache.hadoop.examples

2） 将类名从 WordCount 改为 myword, 以体现是我们自己的工作成果 :)

2. 拿到hadoop 运行的class path, 主要为编译所用

运行命令

hadoop classpath

保存打出的结果，本文用的hadoop 版本是Pivotal 公司的Pivotal hadoop, 例子：

/etc/gphd/hadoop/conf:/usr/lib/gphd/hadoop/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop/.//*:/usr/lib/gphd/hadoop-hdfs/./:/usr/lib/gphd/hadoop-hdfs/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop-hdfs/.//*:/usr/lib/gphd/hadoop-yarn/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop-yarn/.//*:/usr/lib/gphd/hadoop-mapreduce/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop-mapreduce/.//*::/etc/gphd/pxf/conf::/usr/lib/gphd/pxf/pxf-core.jar:/usr/lib/gphd/pxf/pxf-api.jar:/usr/lib/gphd/publicstage:/usr/lib/gphd/gfxd/lib/gemfirexd.jar::/usr/lib/gphd/zookeeper/zookeeper.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-common.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-protocol.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-client.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-thrift.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/htrace-core-2.01.jar:/etc/gphd/hbase/conf::/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-service.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/libthrift-0.9.0.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-metastore.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/libfb303-0.9.0.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-common.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-exec.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/postgresql-jdbc.jar:/etc/gphd/hive/conf::/usr/lib/gphd/sm-plugins/*:

3. 编译

运行命令

javac -classpath xxx ./myword.java

xxx部分就是上一步里面取到的class path

运行完此命令后， 当前目录下会生成一些.class 文件， 例如：

myword.class myword$IntSumReducer.class myword$TokenizerMapper.class

4. 将class文件打包成.jar文件

运行命令

jar -cvf myword.jar ./*.class

至此, 目标jar 文件成功生成

5. 准备一些文本文件， 上传到hdfs, 以做word count的input

例子：

随意创建一些文本文件， 保存到mapred_test 文件夹

运行命令

hadoop fs -put ./mapred_test/

确保此文件夹成功上传到hdfs 当前用户根目录下

6. 运行我们的程序

运行命令

hadoop jar ./myword.jar myword mapred_test output

顺利的话， 此命令会正常进行， 一个MapReduce job 会开始工作， 输出的结果会保存在 hdfs 当前用户根目录下的output 文件夹里面。

至此大功告成！

如果还需要更多的功能， 我们可以修改前面的源文件以达到一个真正有用的MapReduce job。

但是原理大同小异， 练手的话， 基本够了。

一个抛砖引玉的简单例子， 欢迎板砖。

转载

wc有四种意思，分别是：

1、wc指的是碳化钨：

碳化钨是一种由钨和碳组成的化合物，分子式为WC，分子量为195.85。为黑色六方晶体，有金属光泽，硬度与金刚石相近，为电、热的良好导体。

2、wc指的是厕所的中式译法：

wc是Water Closet的简称，国内指厕所。很早以前，厕所Toilet里都有水箱water closet，人们一提到water closet就想到了toilet。

因此water closet就成了toilet的代名词。后来为了方便，人们就用water closet的开头字母W.C.来代替toilet。

3、wc指的是斯诺克世界锦标赛：

斯诺克世界锦标赛是一场斯诺克台球赛事，1927年举办首届比赛。地点多次变更，比赛地点为克鲁斯堡剧院。

4、wc指的是计算机程序命令：

wc是单词word count的缩写，指计算机指令，用于统计一个文件中的行数、字数、字节数或字符数。

在缺省情况下，wc 命令对 File 参数指定的文件中的行数、字数和字节数进行计数。这个命令将换行符数、字数和字节数写到标准输出并为所有指定的文件保留一个总数。

参考资料来源：百度百科—WC

参考资料来源：百度百科—wc

参考资料来源：百度百科—wc

参考资料来源：百度百科—wc

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