Hadoop案例之倒排索引

Hadoop案例之倒排索引

 

 "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 实例描述

   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所示。

 

图1倒排索引结构

 从图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2所示。

 

 

图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6.1-3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 DocumentFrequency）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 issimple

 

    3）file3：

 

Hello MapReduce byeMapReduce

 

    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，如图3-11所示。但是在实现过程中，索引文件的格式与图6.1-3会略有所不同，以避免重写OutPutFormat类。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4所示。

 

图4 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5所示。如果直接将图5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5 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6所示。索引文件的内容除分隔符外与图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6 Reduce过程输入/输出

 

3.程序代码

package Hadoop_InvertedIndex;

 

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.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 {

 

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

   {

     private Text keyInfo = new Text();

     private Text valueInfo = new Text();

     private FileSplit split;

    

     @Override

     protected void map(Object key,Text value,Context context)

          throwsIOException, InterruptedException {

        //简单起见，只获取文件名

        split = (FileSplit)context.getInputSplit();

        int index = split.getPath().toString().indexOf("file");

        String fileName =split.getPath().toString().substring(index);

       

        StringTokenizer st = new StringTokenizer(value.toString());

        while(st.hasMoreTokens())

        {

          //单词：文件名 作为key

          //1 为 value

          keyInfo.set(st.nextToken()+":"+fileName);

          valueInfo.set("1");

          context.write(keyInfo,valueInfo);

        }

     }

   }

  

   //combine

   public static class Combine extends Reducer<Text, Text, Text, Text>

   {

     @Override

     protected void reduce(Text key,Iterable<Text>values, Contextcontext)

          throwsIOException, InterruptedException {

       

        // 统计词频

        int sum = 0;

        for(Texttemp : values)

        {

          sum+= Integer.parseInt(temp.toString());

        }

       

        int index = key.toString().indexOf(":");

        // 重新设置key值为单词

        String sKey =key.toString().substring(0,index);

        Text outKey =new Text(sKey);

       

        // 重新设置value值由URL和词频组成

        String sValue =key.toString().substring(index+1);

        Text outValue =new Text(sValue+":"+sum);

       

        context.write(outKey,outValue);

     }

   }

  

   //reduce

   public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text>

   {

     @Override

     protected void reduce(Text key,Iterable<Text>values,Contextcontext)

          throwsIOException, InterruptedException {

       

        String fileList =new String();

        for(Texttemp : values)

        {

          fileList += temp.toString() + ";";             

        }

       

        context.write(key,new Text(fileList));

     }

   }

  

   //main

   public static void main(String[]args) throwsException {

     Configuration conf =new Configuration();

     String[] otherArgs =new GenericOptionsParser(conf,args).getRemainingArgs();

     if (otherArgs.length !=2) {

        System.err.println("Usage:InvertedIndex <in> <out>");

        System.exit(2);

     }

    

     Job job =new Job(conf,"InvertedIndex");

     job.setJarByClass(InvertedIndex.class);

    

     job.setMapperClass(Map.class);

     job.setCombinerClass(Combine.class);

     job.setReducerClass(Reduce.class);

    

     job.setOutputKeyClass(Text.class);

     job.setOutputValueClass(Text.class);

    

     FileInputFormat.addInputPath(job,new Path(otherArgs[0]));

     FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(otherArgs[1]));

    

     System.exit(job.waitForCompletion(true)?0 : 1);

   }

}

 

 

4.程序执行

root@node1:/usr/local/hadoop/hadoop-2.5.2/myJar#hadoop jar InvertedIndex.jarHadoop_InvertedIndex.InvertedIndex /usr/local/hadooptempdata/input/inverted/usr/local/hadooptempdata/output/inverted

16/12/29 23:29:04 INFO client.RMProxy:Connecting to ResourceManager at node1/192.168.233.129:8032

16/12/29 23:29:07 INFOinput.FileInputFormat: Total input paths to process : 3

16/12/29 23:29:07 INFOmapreduce.JobSubmitter: number of splits:3

16/12/29 23:29:08 INFOmapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1483024810031_0001

16/12/29 23:29:09 INFO impl.YarnClientImpl:Submitted application application_1483024810031_0001

16/12/29 23:29:10 INFO mapreduce.Job: Theurl to track the job: http://node1:8088/proxy/application_1483024810031_0001/

16/12/29 23:29:10 INFO mapreduce.Job:Running job: job_1483024810031_0001

16/12/29 23:29:55 INFO mapreduce.Job: Jobjob_1483024810031_0001 running in uber mode : false

16/12/29 23:29:55 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%

16/12/29 23:34:16 INFO mapreduce.Job:  map 22% reduce 0%

16/12/29 23:34:25 INFO mapreduce.Job:  map 44% reduce 0%

16/12/29 23:34:31 INFO mapreduce.Job:  map 56% reduce 0%

16/12/29 23:34:32 INFO mapreduce.Job:  map 78% reduce 0%

16/12/29 23:34:35 INFO mapreduce.Job:  map 89% reduce 0%

16/12/29 23:34:46 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 0%

16/12/29 23:35:44 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 100%

16/12/29 23:35:49 INFO mapreduce.Job: Jobjob_1483024810031_0001 completed successfully

16/12/29 23:35:50 INFO mapreduce.Job:Counters: 49

         FileSystem Counters

                   FILE:Number of bytes read=215

                   FILE:Number of bytes written=396231

                   FILE:Number of read operations=0

                   FILE:Number of large read operations=0

                   FILE:Number of write operations=0

                   HDFS:Number of bytes read=478

                   HDFS:Number of bytes written=165

                   HDFS:Number of read operations=12

                   HDFS:Number of large read operations=0

                   HDFS:Number of write operations=2

         JobCounters

                   Launchedmap tasks=3

                   Launchedreduce tasks=1

                   Data-localmap tasks=3

                   Totaltime spent by all maps in occupied slots (ms)=902667

                   Totaltime spent by all reduces in occupied slots (ms)=33136

                   Totaltime spent by all map tasks (ms)=902667

                   Totaltime spent by all reduce tasks (ms)=33136

                   Totalvcore-seconds taken by all map tasks=902667

                   Totalvcore-seconds taken by all reduce tasks=33136

                   Totalmegabyte-seconds taken by all map tasks=924331008

                   Totalmegabyte-seconds taken by all reduce tasks=33931264

         Map-ReduceFramework

                   Mapinput records=4

                   Mapoutput records=12

                   Mapoutput bytes=226

                   Mapoutput materialized bytes=227

                   Inputsplit bytes=393

                   Combineinput records=12

                   Combineoutput records=10

                   Reduceinput groups=6

                   Reduceshuffle bytes=227

                   Reduceinput records=10

                   Reduceoutput records=6

                   SpilledRecords=20

                   ShuffledMaps =3

                   FailedShuffles=0

                   MergedMap outputs=3

                   GCtime elapsed (ms)=82879

                   CPUtime spent (ms)=14870

                   Physicalmemory (bytes) snapshot=474574848

                   Virtualmemory (bytes) snapshot=7537999872

                   Totalcommitted heap usage (bytes)=382656512

         ShuffleErrors

                   BAD_ID=0

                   CONNECTION=0

                   IO_ERROR=0

                   WRONG_LENGTH=0

                   WRONG_MAP=0

                   WRONG_REDUCE=0

         FileInput Format Counters

                   BytesRead=85

         FileOutput Format Counters

                   BytesWritten=165

 

5.输出结果

root@node1:/usr/local/hadoop/hadoop-2.5.2/myJar#hdfs dfs -cat/usr/local/hadooptempdata/output/inverted/*

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;