Hadoop之倒排索引

前言：
　　从IT跨度到DT,如今的数据每天都在海量的增长。面对如此巨大的数据，如何能让搜索引擎更好的工作呢？本文作为Hadoop系列的第二篇，将介绍分布式情况下搜索引擎的基础实现，即“倒排索引”。

1.问题描述
　将所有不同文件里面的关键词进行存储，并实现快速检索。下面假设有3个文件的数据如下：

file1.txt:MapReduce is simple
file2.txt:mapReduce is powerful is simple
file3.txt:Hello MapReduce bye MapReduce

　最终应生成如下索引结果:

Hello     file3.txt:1
MapReduce    file3.txt:2;file2.txt:1;file1.txt:1
bye     file3.txt:1
is     file2.txt:2;file1.txt:1
powerful    file2.txt:1
simple     file2.txt:1;file1.txt:1

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2.设计
　　首先，我们对读入的数据利用Map操作进行预处理，如图1：

对比之前的单词计数（WorldCount.java），要实现倒排索引单靠Map和Reduce操作明显无法完成，因此中间我们加入'Combine'，即合并操作；具体如图2：

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3.代码实现

 

package pro;

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.input.FileSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class InvertedIndex {
    final static String INPUT_PATH = "hdfs://hadoop0:9000/index_in";
    final static String OUTPUT_PATH = "hdfs://hadoop0:9000/index_out";

    public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {

        private Text keyInfo = new Text(); // 存储单词和URL组合
        private Text valueInfo = new Text(); // 存储词频
        private FileSplit split; // 存储Split对象

        // 实现map函数
        public void map(Object key, Text value, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            // 获得<key,value>对所属的FileSplit对象
            split = (FileSplit) context.getInputSplit();
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
            while (itr.hasMoreTokens()) {

                // 只获取文件的名称。
                int splitIndex = split.getPath().toString().indexOf("file");
                keyInfo.set(itr.nextToken() + ":"
                        + split.getPath().toString().substring(splitIndex));
                // 词频初始化为1
                valueInfo.set("1");
                context.write(keyInfo, valueInfo);
            }
        }
    }

    public static class Combine extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
        private Text info = new Text();

        // 实现reduce函数
        public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            // 统计词频
            int sum = 0;
            for (Text value : values) {
                sum += Integer.parseInt(value.toString());
            }

            int splitIndex = key.toString().indexOf(":");
            // 重新设置value值由URL和词频组成
            info.set(key.toString().substring(splitIndex + 1) + ":" + sum);
            // 重新设置key值为单词
            key.set(key.toString().substring(0, splitIndex));
            context.write(key, info);
        }
    }

    public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
        private Text result = new Text();

        // 实现reduce函数
        public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            // 生成文档列表
            String fileList = new String();
            for (Text value : values) {
                fileList += value.toString() + ";";
            }
            result.set(fileList);

            context.write(key, result);
        }
    }

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

        Configuration conf = new Configuration();

        Job job = new Job(conf, "Inverted Index");
        job.setJarByClass(InvertedIndex.class);

        // 设置Map、Combine和Reduce处理类
        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setCombinerClass(Combine.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);

        // 设置Map输出类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);

        // 设置Reduce输出类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);

        // 设置输入和输出目录
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(INPUT_PATH));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(OUTPUT_PATH));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

 

4.测试结果

 

Hello        file3.txt:1;
MapReduce    file3.txt:2;file1.txt:1;file2.txt:1;
bye        file3.txt:1;
is        file1.txt:1;file2.txt:2;
powerful    file2.txt:1;
simple        file2.txt:1;file1.txt:1;

Reference:

[1]Hadoop权威指南【A】Tom Wbite

[2]深入云计算·Hadoop应用开发实战详解【A】万川梅 谢正兰

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结语：

　　从上面的Map---> Combine ----> Reduce操作过程中，我们可以体会到“倒排索引”的过程其实也就是不断组合并拆分字符串的过程，而这也就是Hadoop中MapReduce并行计算的体现。在现今的大部分企业当中，Hadoop主要应用之一就是针对日志进行处理，所以想进军大数据领域的朋友，对于Hadoop的Map/Reduce实现原理可以通过更多的实战操作加深理解。本文仅仅只是牛刀小试，对于Hadoop的深层应用本人也正在慢慢摸索~~