Hadoop 案例13----倒排索引

“倒排索引”是文档检索系统中最常用的数据结构，被广泛地应用于全文搜索引擎。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中的存储位置的映射，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，而是进行相反的操作，因而称为倒排索引（Inverted Index）。
1、说明
通常情况下，倒排索引由一个单词（或词组）以及相关的文档列表组成，文档列表中的文档或者是标识文档的ID号，或者是指文档所在位置的URL，如图1-1所示。

图1-1 倒排索引结构

从图1-1可以看出，单词1出现在{文档1，文档4，文档13，……}中，单词2出现在{文档3，文档5，文档15，……}中，而单词3出现在{文档1，文档8，文档20，……}中。在实际应用中，还需要给每个文档添加一个权值，用来指出每个文档与搜索内容的相关度，如图1-2所示。

图1-2 添加权重的倒排索引

最常用的是使用词频作为权重， 即记录单词在文档中出现的次数。以英文为例，如图1-3所示，索引文件中的”MapReduce”一行表示：”MapReduce”这个单词在文本 T0中出现过1次，T1中出现过1次，T2中出现过2次。当搜索条件为”MapReduce”、”is”、”Simple”时，对应的集合为： {T0，T1，T2}∩{T0，T1}∩{T0，T1}={T0，T1}，即文档T0和T1包含了所要索引的单词，而且只有T0是连续的。

图1-3 倒排索引示例

更复杂的权重还可能要记录单词在多少个文档中出现过，以实现TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法，或者考虑单词在文档中的位置信息（单词是否出现在标题中，反映了单词在文档中的重要性）等。

样例输入如下所示。
1）file1：

MapReduce is simple

2）file2：

MapReduce is powerful is simple

3）file3：

Hello MapReduce bye MapReduce

样例输出如下所示。

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

2 设计思路
实现”倒排索引”只要关注的信息为：单词、文档URL及词频，下面根据MapReduce的处理过程给出倒排索引的设计思路。
1）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URL和词频，如图2-1所示。

图2-1 Map过程输入/输出

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生成文档列表，所以必须增加一个Combine过程完成词频统计。
这里讲单词和URL组成key值（如”MapReduce：file1.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。
2）Combine过程
经过map方法处理后，Combine过程将key值相同的value值累加，得到一个单词在文档在文档中的词频，如图2-2所示。如果直接将图2-2所示的输出作为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、URL和词频组成）应该交由同一个Reducer处理，但当前的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，URL和词频组成value值（如”file1.txt：1”）。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进行处理。

图2-2 Combine过程输入/输出

3）Reduce过程
经过上述两个过程后，Reduce过程只需将相同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框架进行处理了。如图2-3所示。索引文件的内容除分隔符外与图1-3解释相同。
4）需要解决的问题
本实例设计的倒排索引在文件数目上没有限制，但是单词文件不宜过大（具体值与默认HDFS块大小及相关配置有关），要保证每个文件对应一个split。否则，由于Reduce过程没有进一步统计词频，最终结果可能会出现词频未统计完全的单词。可以通过重写InputFormat类将每个文件为一个split，避免上述情况。或者执行两次MapReduce，第一次MapReduce用于统计词频，第二次MapReduce用于生成倒排索引。除此之外，还可以利用复合键值对等实现包含更多信息的倒排索引。

图2-3 Reduce过程输入/输出

3.Mappper程序：

package cn.edu.bjut.reverseindex;import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;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 ReverseIndexMapper extends        Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {    private String fileName;    @Override    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)            throws IOException, InterruptedException {        String line = value.toString().trim();        if(0 != line.length()) {            StringTokenizer stringTokenizer = new StringTokenizer(line);            while(stringTokenizer.hasMoreTokens()) {                context.write(new Text(stringTokenizer.nextToken()+":"+fileName), new Text("1"));            }        }    }    @Override    protected void setup(Context context)            throws IOException, InterruptedException {        FileSplit fileSplit = (FileSplit) context.getInputSplit();        String path = fileSplit.getPath().toString();        fileName = path.substring(path.indexOf("file"));    }}

4.Combiner程序：

package cn.edu.bjut.reverseindex;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;public class ReverseIndexCombiner extends        Reducer<Text, Text, Text, Text> {    @Override    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)            throws IOException, InterruptedException {        int num = 0;        for(Text text : values) {            num += Integer.parseInt(text.toString());        }        String[] arr = key.toString().split(":");        context.write(new Text(arr[0]), new Text(arr[1]+":"+num));    }}

5.Reducer程序：

package cn.edu.bjut.reverseindex;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;public class ReverseIndexReducer extends        Reducer<Text, Text, Text, Text> {    @Override    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)            throws IOException, InterruptedException {        StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();        for(Text text : values) {            stringBuffer.append(text.toString()+";");        }        context.write(key, new Text(stringBuffer.toString()));    }}

6.主程序：

package cn.edu.bjut.reverseindex;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;public class MainJob {    public static void main(String[] args) throws Exception {        Configuration conf = new Configuration();        Job job = new Job(conf, "ReverseIndex");        job.setJarByClass(MainJob.class);        job.setMapperClass(ReverseIndexMapper.class);        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);        job.setMapOutputValueClass(Text.class);        job.setCombinerClass(ReverseIndexCombiner.class);        job.setReducerClass(ReverseIndexReducer.class);        job.setOutputKeyClass(Text.class);        job.setOutputValueClass(Text.class);        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));        Path outPath = new Path(args[1]);        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);        if(fs.exists(outPath)) {            fs.delete(outPath, true);        }        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outPath);        job.waitForCompletion(true);    }}