大数据密集型文本处理：MapReduce实践与应用

《数据密集型文本处理与MapReduce》是一本由Jimmy Lin和Chris Dyer撰写于2010年的著作，针对大学公园的马里兰大学。本书是Morgan & Claypool合成讲座系列中关于人类语言技术的书籍，预计在同年中发布。本书主要关注在云计算环境下，特别是通过Google的MapReduce框架进行大规模数据处理和文本分析的方法。 第一部分，"Introduction"（引言），探讨了云计算时代的计算趋势，介绍了大数据处理的核心思想，以及为何MapReduce在处理大量文本数据时独具优势。作者澄清了这本书的定位，强调它并非全面介绍所有编程技术，而是聚焦于MapReduce在文本处理中的应用。 第二章"MapReduce Basics"（MapReduce基础）深入讲解了MapReduce的根源，包括函数式编程的概念，以及Map和Reduce操作在处理过程中的角色。这部分还讨论了执行框架、分区策略（Partitioners）和组合器（Combiners），以及如何利用分布式文件系统来存储和访问数据。同时，作者概述了Hadoop集群架构，它是实际部署MapReduce应用的基础设施。 第三章关注算法设计，特别是本地聚合（Local Aggregation），其中解释了如何利用Combiners优化内存使用，并确保算法的正确性。章节进一步阐述了对齐方式（Pairs and Stripes）、相对频率计算、二次排序和不同类型的关联运算（如Reduce-side join、Map-side join和内存支持的join）。 第四部分深入探讨了倒排索引在文本检索中的应用，涉及网页爬虫、倒排索引的实现和优化，包括编码压缩技术，以及检索性能的影响。这部分还提及了如何将这些技术与实际的文本检索任务相结合。 第五章转向图算法，介绍了图的表示形式，如并行广度优先搜索（BFS）和PageRank算法。章节讨论了图处理中遇到的问题，并总结了相关阅读资料。 第六章聚焦Expectation Maximization（EM）算法，用于文本处理，尤其是隐马尔可夫模型（HMM）的学习和训练。作者给出了EM算法的基本概念，以及如何在MapReduce框架下实现HMM训练，以支持像词对齐这样的实际应用，如统计机器翻译。 最后一章"Closing Remarks"（结语）反思了MapReduce的局限性，比较了其他计算范式，并展望了MapReduce在更广泛领域的发展趋势。 《Data-Intensive Text Processing with MapReduce》是一本实用且深入的教材，适合对大数据处理和文本挖掘感兴趣的读者，尤其对于想要理解和应用MapReduce在实际项目中的开发者和技术人员来说，提供了丰富的理论和实践指导。