Hadoop驱动的分布式搜索引擎创新与优化

该硕士论文深入探讨了"基于Hadoop的分布式搜索引擎研究与实现"这一主题。作者封俊，专业为软件工程，针对当前搜索引擎系统中存在的问题，如集中式架构导致的高硬件要求、系统稳定性差、扩展性不足以及搜索效率低下的局限，提出了利用Hadoop技术构建分布式搜索引擎的解决方案。Hadoop的分布式计算模型Map/Reduce被巧妙地应用于搜索引擎中，将非顺序执行的任务分解为数据计算和数据合并，使得系统能够部署在廉价的PC集群上，显著提高了系统的响应速度、可靠性和可扩展性。 论文首先分析了现有分布式搜索引擎的优缺点，强调了采用Hadoop的原因，即其分布式处理能力和成本效益。Hadoop作为分布式计算平台，使得搜索引擎能够充分利用集群资源，减少对单台服务器的依赖。作者特别关注了倒排文档全文检索技术的应用，通过构建以关键词为基础的倒排索引模块，结合TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文档频率）和PageRank算法，提升了搜索结果的相关性和质量。 论文的核心部分详述了如何设计和实现Map/Reduce编程模型以优化搜索引擎的各个模块，包括爬虫、索引构建和搜索过程。作者还面临着在实际应用中可能遇到的技术挑战，如网络爬取效率、数据一致性等问题，并给出了相应的解决策略。为了验证理论和实践的契合度，论文构建了一个4节点的分布式搜索引擎原型，通过实际操作和测试，验证了新设计的有效性和可行性。 这篇论文不仅研究了分布式搜索引擎的理论基础，还提供了具体的技术实现方法和实践经验，对于理解和改进现有的搜索引擎系统，尤其是在资源有限的环境下提供高效服务具有重要的参考价值。