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= Hadoop文本挖掘 =

'''Hadoop文本挖掘'''是指利用Hadoop生态系统处理和分析大规模文本数据的技术。它结合了分布式计算、自然语言处理（NLP）和机器学习方法，能够从非结构化文本中提取有价值的信息。本指南将介绍Hadoop文本挖掘的核心概念、工具链和实际应用案例。

== 核心概念 ==
文本挖掘通常包括以下步骤：
* '''文本预处理'''：清洗、分词、去除停用词
* '''特征提取'''：词袋模型、TF-IDF、词嵌入
* '''分析建模'''：分类、聚类、情感分析
* '''可视化'''：词云、关系图谱

Hadoop通过以下组件支持这些操作：
* '''HDFS'''：存储海量文本数据
* '''MapReduce'''：分布式处理文本
* '''Hive'''：结构化查询
* '''Spark MLlib'''：机器学习支持

== 技术实现 ==
=== 基础文本处理 ===
以下是一个使用MapReduce进行词频统计的示例：

<syntaxhighlight lang="java">
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 {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
            while (itr.hasMoreTokens()) {
                word.set(itr.nextToken().toLowerCase().replaceAll("[^a-z]", ""));
                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);
        }
    }
}
</syntaxhighlight>

'''输入示例'''：
<pre>
Hello world! This is a Hadoop text mining example.
Text mining with Hadoop can process large datasets.
</pre>

'''输出示例'''：
<pre>
a        1
can      1
datasets 1
hadoop   2
...
</pre>

=== 高级特征提取 ===
使用Spark MLlib计算TF-IDF：

<syntaxhighlight lang="python">
from pyspark.ml.feature import HashingTF, IDF, Tokenizer

# 创建示例数据
data = spark.createDataFrame([
    (0, "Hadoop text mining tutorial"),
    (1, "Advanced Hadoop techniques"),
    (2, "Mining large datasets with Spark")
], ["id", "text"])

# 文本处理流程
tokenizer = Tokenizer(inputCol="text", outputCol="words")
wordsData = tokenizer.transform(data)

hashingTF = HashingTF(inputCol="words", outputCol="rawFeatures", numFeatures=20)
featurizedData = hashingTF.transform(wordsData)

idf = IDF(inputCol="rawFeatures", outputCol="features")
idfModel = idf.fit(featurizedData)
rescaledData = idfModel.transform(featurizedData)

rescaledData.select("id", "features").show()
</syntaxhighlight>

== 实际应用案例 ==
=== 案例1：新闻主题分析 ===
某新闻平台使用Hadoop处理每日10TB的新闻数据：
1. 使用Flume收集数据
2. HDFS存储原始文本
3. MapReduce进行初步清洗
4. Spark MLlib进行LDA主题建模

<mermaid>
graph TD
    A[新闻源] --> B(Flume收集)
    B --> C[HDFS存储]
    C --> D(MapReduce清洗)
    D --> E(Spark MLlib建模)
    E --> F[主题可视化]
</mermaid>

=== 案例2：电商评论情感分析 ===
处理流程：
1. 使用Sqoop从MySQL导入评论数据
2. Hive进行数据预处理
3. 自定义UDF实现情感词典匹配
4. 结果存储到HBase

== 数学基础 ==
关键公式：
* '''TF-IDF计算'''：
<math>
\text{tf-idf}(t,d,D) = \text{tf}(t,d) \times \text{idf}(t,D) = \frac{f_{t,d}}{\sum_{t'\in d} f_{t',d}} \times \log \frac{|D|}{|\{d \in D: t \in d\}|}
</math>

* '''余弦相似度'''（用于文本相似度计算）：
<math>
\text{similarity} = \cos(\theta) = \frac{A \cdot B}{\|A\| \|B\|} = \frac{\sum\limits_{i=1}^{n} A_i B_i}{\sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n} A_i^2} \sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n} B_i^2}}
</math>

== 性能优化建议 ==
* 对小文件使用HAR或SequenceFile
* 调整MapReduce内存设置：
  * mapreduce.map.memory.mb
  * mapreduce.reduce.memory.mb
* 对中文文本需特殊处理分词
* 考虑使用Apache OpenNLP或Stanford NLP工具包

== 扩展阅读 ==
* 分布式词向量训练（Word2Vec on Spark）
* 实时文本处理（Storm/Flink）
* 大规模图文本分析（Giraph/GraphX）

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