hadoop学习-倒排索引
来源:互联网 发布:mac液体唇膏三文鱼粉 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 17:39
本例子来源于《hadoop-开启通向云计算的捷径》(刘鹏)。
倒排索引是文档搜索系统中常用的数据结构。它主要用来存储某个词组在一个或多个文档中的位置映射。通常情况下,倒排索引由词组以及相关的文档列表组成。如下表所示。
表1:
单词 文档列表
单词1文档1文档2文档3单词2文档2文档4文档5单词3文档3文档5文档6倒排索引从表1可以看出单词1出现在{文档1,文档2,文档3},单词2出现在{文档2,文档4,文档5},单词3出现在{文档3,文档5,文档6}。
实际使用中还需要给文档添加一个权值,用来表示该词组与文档的相关性。如表2所示。
表2:
单词 文档列表
单词1文档1权文档2权文档3权单词2文档2权文档4权文档5权单词3文档3权文档5权文档6权添加权重的倒排索引这里的权重,一般可以使用词频,即记录词组在文档中出现的次数。更复杂的权重可以使用TF-IDF算法等等。
本例子以词频为权重,使用MapReduce来实现倒排索引。
举个例子:
现有2个文件1.txt,2.txt,其内容分别是:
1.txt
hello world
2.txt
hello hadoop
则相应的倒排索引:
"hello": 1.txt,1;2.txt,1
"world": 1.txt,1
“hadoop": 2.txt,1
下面介绍下mapreduce实现过程:
1、Map
在倒排索引中需要3个信息,词组、来源文档、词频;
因此在,Map阶段我们需要得到:
1.txt
hello world -------->> hello 1.txt 1
-------->> world 1.txt 1
2.txt
hello hadoop -------->> hello 2.txt 1
-------->> hadoop 2.txt 1
这里的map结果有3个值,而<key,value>只有2个值,为了简便处理,不使用hadoop自定义数据类型。我们对其中的2个值合并成一个。
以<"hello:1.txt,1">作为<key,value>输出到Combine过程。
2、Combine
Combine过程将key值相同的value值累加,计算同一个词组在一个文档中的词频。
除了对其累加,还需要对key值进行拆分。将文档来源和词频合并在一起。如下所示。
hello:1.txt,1 -------->> hello 1.txt:1
world:1.txt,1 -------->> world 1.txt:1
hello:2.txt,1 -------->> hello 2.txt:1
hadoop:2.txt,1 -------->> hadoop 2.txt:1
<hadoop 2.txt:1>作为<key,value>输出
3、Reduce
在Reduce 只需要对相同key值的value相加即可。
如 hello 1.txt:1;2.txt:1
代码:
import java.io.IOException;import java.util.Iterator;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;import org.apache.hadoop.mapred.KeyValueTextInputFormat;import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;import org.apache.hadoop.mapred.*;import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;import org.apache.hadoop.util.Tool;import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;import org.apache.hadoop.io.Writable;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.*;public class InvertedIndex2 extends Configured implements Tool { public static class MapClass extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> { private Text keyInfo = new Text();private Text valueInfo = new Text();private FileSplit split; public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter) throws IOException { split = (FileSplit)reporter.getInputSplit(); String line = value.toString();StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line);while (itr.hasMoreTokens()){keyInfo.set(itr.nextToken() + ":" + split.getPath().getName().toString());valueInfo.set("1");output.collect(keyInfo,valueInfo);} } } public static class Combine extends MapReduceBase implements Reducer<Text, Text, Text, Text> { private Text info = new Text(); public void reduce(Text key, Iterator<Text> values, OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter) throws IOException { int sum = 0; while (values.hasNext()) { sum = sum + Integer.parseInt(values.next().toString()); } int splitIndex = key.toString().indexOf(":");info.set(key.toString().substring(splitIndex+1)+":"+sum);key.set(key.toString().substring(0,splitIndex)); output.collect(key, info); } } public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text, Text, Text, Text> { private Text result = new Text(); public void reduce(Text key, Iterator<Text> values, OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter) throws IOException { String strtemp = new String(); //String csv = ""; //int count = 0; while (values.hasNext()) { strtemp += values.next().toString() + ";"; } result.set(strtemp); output.collect(key, result); } } public int run(String[] args) throws Exception { Configuration conf = getConf(); JobConf job = new JobConf(conf, InvertedIndex2.class); //Path in = new Path(args[0]); //Path out = new Path(args[1]); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[1]));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[2])); //FileInputFormat.setInputPaths(job, in); //FileOutputFormat.setOutputPath(job, out); job.setJobName("InveredIndex2"); job.setMapperClass(MapClass.class); job.setCombinerClass(Combine.class); job.setReducerClass(Reduce.class); job.setInputFormat(TextInputFormat.class); job.setOutputFormat(TextOutputFormat.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); //job.set("key.value.separator.in.input.line", ","); JobClient.runJob(job); return 0; } public static void main(String[] args) throws Exception { int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new InvertedIndex2(), args); System.exit(res); }}运行结果:
参考资料:
《hadoop-开启通向云计算的捷径》(刘鹏)
关于 hadoop reduce 阶段遍历 Iterable 的 2 个“坑”
- hadoop学习-倒排索引
- hadoop学习-倒排索引
- hadoop倒排索引---学习
- hadoop 学习笔记之倒排索引
- hadoop学习笔记(倒排索引)
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