实战Hadoop：搜索引擎项目详解与MapReduce处理

并行与分布式作业介绍是本书中的一个重要实践项目，旨在让学生通过Hadoop平台实现一个BBS站内全文搜索引擎。项目要求包括以下几个关键步骤： 1. **项目目标**: - 建立一个能够通过Web界面接受查询请求并返回结果的搜索引擎，用于搜索站内帖子的内容。 2. **系统架构**: - 包括三个主要组件：Crawler负责网页抓取和信息提取；MapReduceFlow负责预处理数据，生成倒排索引；RetrievalInterface提供查询接口。 3. **Crawler**: - 使用网络爬虫技术从网页1、2、3等网站搜集帖子信息，开源社区的产品可作为工具。信息提取主要包括帖子URL、人气、作者、标题和正文，存储在分布式文件系统HDFS中。 4. **预处理**: - 对原始数据进行清洗，过滤掉可能的错误记录（如null值）。 - 利用IKAnalyzer进行分词，将帖子标题和正文转换成词的集合，并计算每个词的词频和位置信息，以便于后续的排序和摘要展示。 5. **倒排索引**: - 生成的核心技术环节，分为三个步骤： - (1) 对过滤后的记录进行分词，生成包含词和多条帖子信息的倒排文件。 - (2) 计算每个索引词的Rank（权重），词频高者权重大，以及词的位置信息。 - (3) 设计MapReduce算法，生成倒排表，记录每个词及其对应的所有帖子信息，包括帖子ID、Rank和位置信息。 6. **倒排表**: - 结构化为TERM（分词结果）后面跟着多个帖子信息的记录，便于快速检索和排序。 7. **查询与结果返回**: - 用户提交查询后，RetrievalInterface会根据倒排表找到相关帖子，对结果进行排序，并在JSP页面上展示查询结果及其摘要。 这个项目不仅涉及到了分布式计算的基础，如Hadoop MapReduce模型，还涵盖了文本处理、倒排索引和信息检索等关键技术，对于理解并行处理和分布式系统在实际应用中的作用具有很好的实战价值。通过这个项目的实施，学生能够提升对分布式编程、数据处理效率以及搜索引擎原理的理解。