Hadoop2.7.3 mapreduce（四）倒排索引的实现

一、倒排索引简介

倒排索引是文档检索系统中最常用的数据结构，被广泛用于全文搜索引擎。它主要是用来存储某个单词（或词组）在一个文档或一组文档的存储位置映射，即提供了一种根据内容来查找文档的方式。由于不是根据文档来确定文档所包含的内容，而是进行了相反的操作（根据关键字来查找文档），因而称为倒排索引（Inverted Index）。

二、Map过程

首先使用默认的TextInputFormat 类对输入文件进行处理，得到文本中每行的偏移量及其内容。显然，Map过程首先必须分析输入的< key，value>对，得到倒排索引中需要的三个信息：单词、文档URI和词频。这里存在两个问题：

第一，< key,value>对只能有两个值，在不使用hadoop自定义数据类型的情况下，需要根据情况将其中两个值合并成一个值，作为key或value值；

第二，通过一个Reduce过程无法同时完成词频统计和文档列表，所以必须增加一个Combine过程完成词频统计。

这里将单词和URI组成Key值（如“MapReduce :1.txt”），将词频作为value，这样做的好处是可以利用MapReduce框架自带的Map端排序，将同一文档的相同单词的词频组成列表，传递给Combine过程，实现类似于WordCount的功能。

package com.yc.hadoop.mapreduce.demo06;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;public class InvertedIndexMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {public static final Text ONE = new Text("1");@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>.Context context)throws IOException, InterruptedException {// 拆分出这一行的数据String[] words = value.toString().split("\\s+"); // 以空格拆分FileSplit fs = (FileSplit) context.getInputSplit();// 文件分片对象String temp = fs.getPath().getName();// 取得文件名称String fileName = temp.substring(0, temp.lastIndexOf(".")); // 去掉后缀名Text keyValue = new Text();for (String word : words) {keyValue.set(word + ":" + fileName); // 把单词与单词所在的文件作为keycontext.write(keyValue, ONE);}}}

三、Combine过程

经过map方法处理之后，Combine过程将key值相同的value值累加，得到一个单词在文档中的词频。如果直接将Map的输出结果作为Reduce过程的输入，在Shuffle过程时将面临一个问题：所有具有相同单词的记录（由单词、URI和词频组成）应该交由同一个Reduce处理，但当前key值无法保证这一点，所以必须修改key值和value值。这次将单词作为key值，URI和词频作为value值。这样做的好处是可以利用MapReduce框架默认的HashPartitioner类完成Shuffle过程，将相同单词的所有记录发送给同一个Reducer处理。

package com.yc.hadoop.mapreduce.demo06;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;public class InvertedIndexCombiner extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Reducer<Text, Text, Text, Text>.Context context)throws IOException, InterruptedException {String[] wf = key.toString().split(":");// 将key以空格拆分int count = 0;for (Text v : values) {count += Integer.parseInt(v.toString());// 将字符1 强转为数字1}context.write(new Text(wf[0]), new Text(wf[1] + ":" + count));}}

四、Reduce过程

经过上述两个过程后，Reduce过程只需要将相同key值的value值组合成倒排索引文件所需的格式即可，剩下的事情就可以直接交给MapReduce框架处理了。

package com.yc.hadoop.mapreduce.demo06;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;public class InvertedIndexReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Reducer<Text, Text, Text, Text>.Context context)throws IOException, InterruptedException {StringBuilder sb = new StringBuilder();for (Text v : values) {sb.append(v + ";");}Text value = new Text(sb.substring(0, sb.length() - 1));context.write(key, value);}}

五、驱动实现

package com.yc.hadoop.mapreduce.demo06;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;/** * 倒排索引 *  * @author S3 * */public class InvertedIndexDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {Configuration conf = new Configuration();Job job = Job.getInstance(conf, "ReverseIndexDemo");job.setJarByClass(InvertedIndexDemo.class);// mapjob.setMapperClass(InvertedIndexMapper.class);job.setMapOutputKeyClass(Text.class);job.setMapOutputValueClass(Text.class);// combinerjob.setCombinerClass(InvertedIndexCombiner.class); // 本机合并// reducejob.setReducerClass(InvertedIndexReducer.class); // 集群合并Path inPath = new Path("/hadoop_data/data/text*.txt");Path outPath = new Path("/hadoop_data/out");FileSystem fs = outPath.getFileSystem(conf);if (fs.exists(outPath)) {fs.delete(outPath, true);}FileInputFormat.setInputPaths(job, inPath);FileOutputFormat.setOutputPath(job, outPath);System.out.println(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);}}

六、运行结果

（1）map 结果：

key:Hello:text1, value:1
key:world:text1, value:1
key:Hello:text1, value:1
key:haddop:text1, value:1
key:Hello:text1, value:1
key:java:text1, value:1

key:Hello:text2, value:1
key:codeFarmer:text2, value:1
key:Hello:text2, value:1
key:yc:text2, value:1

（2）combine 结果：

key:Hello:text1, value:3
key:haddop:text1, value:1
key:java:text1, value:1
key:world:text1, value:1

key:Hello:text2, value:2
key:codeFarmer:text2, value:1
key:yc:text2, value:1

（3）reduce 结果：

key:Hello, value:text2:2;text1:3
key:codeFarmer, value:text2:1
key:haddop, value:text1:1
key:java, value:text1:1
key:world, value:text1:1
key:yc, value:text2:1

（4）输出文本：

Hello    text2:2;text1:3
codeFarmer    text2:1
haddop    text1:1
java    text1:1
world    text1:1
yc    text2:1

参考：【Hadoop基础教程】9、Hadoop之倒排索引