postings=defaultdict(dict)
时间: 2023-11-27 17:35:38 浏览: 32
你创建了一个名为 "postings" 的 defaultdict 对象,它的默认值是一个空的字典。这个 defaultdict 对象可以用来存储一系列的帖子。每个帖子都用一个唯一的标识符来索引,并且包含有关该帖子的信息。通过使用这个 defaultdict 对象,你可以方便地添加、访问和更新帖子的信息。
相关问题
python实现spimi算法
SPIMI(Single Pass In-Memory Indexing)算法是一种基于内存的索引构建算法,用于处理大规模文本数据集。它的实现比较简单,可以使用Python来实现。
SPIMI算法的实现步骤如下:
1. 将文本数据集分块,每个块可以是一个文件或者一个固定大小的数据块。
2. 对于每个块,使用分词器将其分词成单词,并将每个单词与其所在文档的标识符一起存储到一个字典中。
3. 当字典大小达到一定阈值时,将字典写入磁盘。
4. 对于每个单词,维护一个有序列表,记录它出现在哪些文档中。
5. 最后,使用类似归并排序的方法合并所有块的索引。
下面是一个简单的Python实现,假设有一个名为“data.txt”的大规模文本数据集,每个数据块大小为100个单词:
```python
from collections import defaultdict
def spimi_invert(filename, block_size):
"""SPIMI algorithm implementation for inverted indexing"""
# initialize an empty dictionary for the inverted index
inverted_index = defaultdict(list)
# open the input file
with open(filename, 'r') as input_file:
block = []
block_size_bytes = 0
for line in input_file:
# tokenize the line into words
words = line.strip().split()
for word in words:
# add the word to the current block
block.append((word, input_file.tell()))
block_size_bytes += len(word)
# if the block is full, write it to disk and clear the memory
if block_size_bytes >= block_size:
inverted_index = spimi_merge(inverted_index, block)
block = []
block_size_bytes = 0
# process the last block
if block:
inverted_index = spimi_merge(inverted_index, block)
return inverted_index
def spimi_merge(inverted_index, block):
"""Merge a block into an inverted index built so far"""
# sort the block by the word
block.sort(key=lambda x: x[0])
# initialize a pointer array for each word in the block
pointers = {}
for i, (word, _) in enumerate(block):
if word not in pointers:
pointers[word] = []
pointers[word].append(i)
# merge the block with the inverted index
for word, indices in pointers.items():
postings = []
for index in indices:
_, doc_id = block[index]
postings.append(doc_id)
inverted_index[word].extend(postings)
return inverted_index
inverted_index = spimi_invert('data.txt', 100)
print(inverted_index)
```
这里的`spimi_invert`函数实现了SPIMI算法,输入参数为文本数据集的文件名和块大小,返回值是一个字典,键为单词,值为该单词出现的文档标识符列表。函数内部使用`spimi_merge`函数将每个块合并到字典中,`spimi_merge`函数接受一个已有的倒排索引和一个数据块,并返回合并后的倒排索引。
用hive语句查询不同地区不同岗位的数量
好的,以下是一个示例Hive SQL语句,用于查询不同地区不同岗位的数量:
```
SELECT region, job_title, COUNT(*) AS num_jobs
FROM job_postings
GROUP BY region, job_title;
```
这个查询假设我们有一个名为“job_postings”的表,其中包含了招聘信息的数据,其中包含“region”和“job_title”两个列。查询使用GROUP BY子句按照这两个列进行分组,然后使用COUNT(*)函数统计每个组的行数,最终得到每个地区和每个岗位的数量。
需要注意的是,这只是一个示例查询语句,具体的语句和数据结构会根据实际情况而变化。在实际使用中,我们还需要考虑如何将数据正确导入到Hive中,以及如何进行数据清洗和预处理等步骤。
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