hadoop倒排索引
时间: 2023-10-05 08:10:35 浏览: 49
Hadoop倒排索引是一种基于Hadoop分布式计算框架实现的倒排索引算法。倒排索引是一种用于提高文本检索效率的数据结构,它将文档中出现的每个单词与包含该单词的文档列表关联起来。
在Hadoop中,倒排索引的构建可以利用MapReduce编程模型来实现。具体而言,Map阶段将文档切分成单词,并将每个单词作为键,将文档ID作为值进行输出。Reduce阶段则根据单词对文档ID进行聚合,生成包含该单词的文档列表。
通过使用Hadoop的分布式计算能力,可以对大规模的文档集合进行并行处理,从而加快倒排索引的构建速度。倒排索引在搜索引擎、文本分析等领域具有重要的应用价值。
相关问题
Hadoop 倒排索引
Hadoop倒排引是一种用于快速查找文档中特定单词的技术。它通过将文档中的每个单词映射到包含该单词的文档列表来实现。在Hadoop中,倒排索引可以通过MapReduce作业来创建。以下是创建Hadoop倒排索引的一些步骤:
1.将文档分成单词并将每个单词映射到文档ID。这可以通过MapReduce作业中的Mapper来完成。在Mapper中,您可以使用FileSplit对象获取当前正在处理的文档的名称或ID。
2.将单词列表按字母顺序排序。这可以通过MapReduce作业中的Reducer来完成。在Reducer中,您可以使用TreeMap来对单词进行排序。
3.将单词列表写入输出文件。这可以通过MapReduce作业中的OutputFormat来完成。在OutputFormat中,您可以使用SequenceFileOutputFormat来将单词列表写入二进制文件中,以便后续的MapReduce作业可以更快地读取它们。
以下是一个简单的Hadoop倒排索引的示例代码:
```java
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;
public class InvertedIndex {
public static class TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{
private Text word = new Text();
private Text docId = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context
) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
docId.set(((FileSplit) context.getInputSplit()).getPath().getName());
context.write(word, docId);
}
}
}
public static class IntSumReducer
extends Reducer<Text,Text,Text,Text> {
private Text result = new Text();
public void reduce(Text key, Iterable<Text> values,
Context context
) throws IOException, InterruptedException {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (Text val : values) {
sb.append(val.toString());
sb.append(",");
}
result.set(sb.toString());
context.write(key, result);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "inverted index");
job.setJarByClass(InvertedIndex.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
```
运行hadoop倒排索引
运行hadoop倒排索引,首先你需要编写一个基于hadoop集群系统的倒排索引实现的代码。这段代码使用Java编写,并且重构了一些函数,包括setup()、map()、combiner()、partitation()和reducer()函数。它还具有使用停词表功能和使用正则表达式选择规范的单词。
倒排索引是一种用于快速搜索的数据结构,它将文档集合中的每个单词与包含该单词的文档进行关联。首先,你需要定义文档和文档集合的概念。文档可以是各种形式的文本文件,例如网页、Word文档、PDF等等。而文档集合是由多个文档组成的集合,例如互联网上的网页或大量的电子邮件。你还需要为每个文档分配一个唯一的文档编号作为标识。同样地,每个单词也需要分配一个唯一的单词编号作为标识。
具体来说,运行hadoop倒排索引的步骤如下:
1. 准备你的文档集合,确保每个文档都有一个唯一的文档编号。
2. 编写hadoop倒排索引代码,并重构相关函数。你需要在setup()函数中进行一些初始化操作,如读取停词表和设置正则表达式规则。在map()函数中,你需要将文档分成单词并进行处理,然后将每个单词与文档编号关联。在combiner()函数中,你可以对map()函数输出的结果进行一些合并操作,以减少数据传输和处理的负担。在partitation()函数中,你可以根据单词编号将数据发送到不同的reducer。最后,在reducer()函数中,你需要将每个单词与包含该单词的文档进行关联,并输出最终结果。
3. 将文档集合和hadoop倒排索引代码上传到hadoop集群上,并配置相关的输入和输出路径。
4. 运行hadoop倒排索引代码,等待任务完成。
5. 查看输出结果,即可得到倒排索引的结果。
通过以上步骤,你就可以在hadoop集群上成功运行倒排索引了。这样,你可以通过输入一个单词,快速找到包含该单词的文档。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>