有一个GB级别分析的Excel文件，内容是英文文章，需要统计单词的频率

处理GB级别的英文文章数据并分析单词出现的频率以及对应的句子，可以采用阿里云的大数据处理服务和自然语言处理技术来高效完成。以下是一个推荐的解决方案：

1. 数据上传与存储：

   • 使用阿里云对象存储OSS（Object Storage Service）上传Excel文件。OSS提供了高可用、高吞吐量的数据存储服务，适合存放大量数据。

2. 数据预处理：

   • 通过阿里云函数计算FC（Function Compute）或E-MapReduce服务触发数据处理任务。这些服务可以根据需要自动扩展，处理大规模数据。
   • 使用阿里云DataWorks（原Data IDE）中的数据同步功能或者MaxCompute SQL将Excel数据转换为结构化数据表，便于后续分析。这一步可能包括读取Excel文件并将其内容导入到MaxCompute等大数据分析平台中。

3. 单词频率统计：

   • 在MaxCompute中，编写SQL查询或使用其内置的UDF（用户自定义函数）来拆分句子，统计每个单词的出现次数。MaxCompute支持大规模数据集上的并行处理，非常适合此类任务。

4. 提取单词对应的句子：

   • 对于提取每个单词对应的句子，可能需要更复杂的逻辑，可以通过编写MapReduce作业或者使用Spark在MaxCompute上实现。具体方法是遍历每一条记录，对每个单词进行匹配，并收集它所在的句子。

5. 结果输出与可视化：

   • 将统计结果导出至表格存储Table Store或再次存回OSS，以便进一步分析或下载。
   • 利用Quick BI制作交互式仪表板，展示单词频率排名、相关句子样本等，使数据分析结果直观易懂。

6. 自然语言处理增强：

   • 如果需要更深入的文本分析，如情感分析、关键词提取等，可以结合阿里云的自然语言处理NLP服务。例如，使用NLP服务进行词性标注，以更准确地识别和过滤掉如冠词、介词等停用词，提高分析质量。

通过上述步骤，您可以高效地处理和分析GB级别的英文文章数据，不仅能够统计单词频率，还能获取它们出现的具体上下文，为后续的文本挖掘、内容分析等工作打下坚实基础。