Hadoop简单应用案例，包括MapReduce、单词统计、HDFS基本操作、web日志分析、Zookeeper基本使用、Hive简单操作等

英文文档，单词统计个数，并按单词出现次数从大到小统计输出到文本

给定指定单词，统计其在选定文本中出现的频率在磁盘目录下保存一篇英文文章，通过程序打开该文件，对里面的数据进行操作；
将磁盘文件中的英文文章先用链表装起来，单词一个个地存放到链表中的结点中；
这样一来对文件中单词频率的统计就转化为对内存链表中单词频率的统计。
在这个过程中需要用到打开文件并显示文件里的英文文章的函数openfile()，这个函数包括了打开文件并显示里面的内容，将英文文章存放到链表的功能（此时因为考虑到文章中会含有标点符号，调用去标点的成员函数去掉标点，因此链表结点中的单词是纯单词，不含标点符号，调用结束后会返回纯单词链表的头指针）；
还需要用于查找指定单词的函数searchword()，输入需要查找的单词，挨个地与链表结点中的单词进行比较；
还需要用到显示每个单词频率的函数frequencydisplay()，在searchword()基础上使需要查找的单词是链表中的每一个不重复的单词；
需要主函数来调用定义的函数。

这是我的数据结构课程计划，采用了KMP算法和键树算法统计单词数量

要求编程建立一个文本文件，每个单词不包含空格且不跨行，单词由字符序列构成且区分大小写；
统计给定单词在文本文件中出现的总次数；
检索输出某个单词出如今文本中的行号、在该行中出现的次数以及位置。
该设计要求可分为三个部分实现：其一，建立文本文件，文件名由用户用键盘输入；
其二，给定单词的计数，输入一个不含空格的单词，统计输出该单词在文本中的出现次数；
其三，检索给定单词，输入一个单词，检索并输出该单词所在的行号、该行中出现的次数以及在该行中的相应位置。
（1）建立文本文件（2）给定单词的计数（3）检索单词出如今文本文件中的行号、次数及其位置（4）主控菜单程序的结构①头文件包含②菜单选项包含建立文件、单词定位、单词计数、退出程序③选择1-4执行相应的操作，其他字符为非法。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。