MapReduce实战--倒排索引

1.倒排索引简介

倒排索引（Inverted index），也常被称为反向索引、置入档案或反向档案，是一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。它是文档检索系统中最常用的数据结构。

有两种不同的反向索引形式：

一条记录的水平反向索引（或者反向档案索引）包含每个引用单词的文档的列表。 一个单词的水平反向索引（或者完全反向索引）又包含每个单词在一个文档中的位置。

后者的形式提供了更多的兼容性（比如短语搜索），但是需要更多的时间和空间来创建。

举例：

以英文为例，下面是要被索引的文本：

T0 = "it is what it is" T1 = "what is it" T2 = "it is a banana"

检索的条件"what", "is" 和 "it" 将对应这个集合：{0,1}∩{0,1,2}∩{0,1,2}={0,1}。

对相同的文字，我们得到后面这些完全反向索引，有文档数量和当前查询的单词结果组成的的成对数据。 同样，文档数量和当前查询的单词结果都从零开始。

所以，"banana": {(2, 3)} 就是说 "banana"在第三个文档里 (T2)，而且在第三个文档的位置是第四个单词(地址为 3)。

"a": {(2, 2)}

"banana": {(2, 3)}

"is": {(0, 1), (0, 4), (1, 1), (2, 1)}

"it": {(0, 0), (0, 3), (1, 2), (2, 0)} 

"what": {(0, 2), (1, 0)}

如果我们执行短语搜索"what is it" 我们得到这个短语的全部单词各自的结果所在文档为文档0和文档1。但是这个短语检索的连续的条件仅仅在文档1得到。

2.分析和设计

（1）Map过程

首先使用默认的TextInputFormat类对输入文件进行处理，得到文本中每行的偏移量及其内容，Map过程首先必须分析输入的 key, value 对，得到倒排索引中需要的三个信息：单词、文档URI和词频，如图所示：

存在两个问题，第一： key, value 对只能有两个值，在不使用Hadoop自定义数据类型的情况下，需要根据情况将其中的两个值合并成一个值，作为value或key值；

第二，通过一个Reduce过程无法同时完成词频统计和生成文档列表，所以必须增加一个Combine过程完成词频统计

public static class InvertedIndexMapper extends Mapper Object, Text, Text, Text {

 private Text keyInfo = new Text(); //存储单词和URI的组合

 private Text valueInfo = new Text();//存储词频

 private FileSplit split; //存储Split对象

 public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

 //获得 key,value 对所属的FileSplit对象

 split = (FileSplit)context.getInputSplit();

 StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());

 while(itr.hasMoreTokens()) {

 //key值由单词和URI组成，如"MapReduce:1.txt"

 keyInfo.set(itr.nextToken() + ":" + split.getPath().toString());

 // 词频初始为1

 valueInfo.set("1");

 context.write(keyInfo, valueInfo);

}

（2）Combine过程

将key值相同的value值累加，得到一个单词在文档中的词频，如图

public static class InvertedIndexCombiner extends Reducer Text, Text, Text, Text {

 private Text info = new Text();

 public void reduce(Text key, Iterable Text values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

 //统计词频

 int sum = 0;

 for(Text value : values) {

 sum += Integer.parseInt(value.toString());

 int splitIndex= key.toString().indexOf(":");

 //重新设置value值由URI和词频组成

 info.set(key.toString().substring(splitIndex + 1) + ":" + sum);

 //重新设置key值为单词

 key.set(key.toString().substring(0, splitIndex));

 context.write(key, info);

}

（3）Reduce过程

讲过上述两个过程后，Reduce过程只需将相同key值的value值组合成倒排索引文件所需的格式即可，剩下的事情就可以直接交给MapReduce框架进行处理了

public static class InvertedIndexReducer extends Reducer Text, Text, Text, Text {

 private Text result = new Text();

 public void reducer(Text key, Iterable Text values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

 //生成文档列表

 String fileList = new String();

 for(Text value : values) {

 fileList += value.toString() + ";";

 result.set(fileList);

 context.write(key, result);

}

完整代码如下：

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;

import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class InvertedIndex {

 public static class InvertedIndexMapper extends Mapper Object, Text, Text, Text {

 private Text keyInfo = new Text();

 private Text valueInfo = new Text();

 private FileSplit split;

 public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

 split = (FileSplit)context.getInputSplit();

 StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());

 while(itr.hasMoreTokens()) {

 keyInfo.set(itr.nextToken() + ":" + split.getPath().toString());

 valueInfo.set("1");

 context.write(keyInfo, valueInfo);

 public static class InvertedIndexCombiner extends Reducer Text, Text, Text, Text {

 private Text info = new Text();

 public void reduce(Text key, Iterable Text values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

 int sum = 0;

 for(Text value : values) {

 sum += Integer.parseInt(value.toString());

 int splitIndex= key.toString().indexOf(":");

 info.set(key.toString().substring(splitIndex + 1) + ":" + sum);

 key.set(key.toString().substring(0, splitIndex));

 context.write(key, info);

 public static class InvertedIndexReducer extends Reducer Text, Text, Text, Text {

 private Text result = new Text();

 public void reducer(Text key, Iterable Text values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

 String fileList = new String();

 for(Text value : values) {

 fileList += value.toString() + ";";

 result.set(fileList);

 context.write(key, result);

 public static void main(String[] args) throws Exception{

 // TODO Auto-generated method stub

 Configuration conf = new Configuration();

 String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();

 if(otherArgs.length != 2) {

 System.err.println("Usage: wordcount in out 

 System.exit(2);

 Job job = new Job(conf, "InvertedIndex");

 job.setJarByClass(InvertedIndex.class);

 job.setMapperClass(InvertedIndexMapper.class);

 job.setMapOutputKeyClass(Text.class);

 job.setMapOutputValueClass(Text.class);

 job.setCombinerClass(InvertedIndexCombiner.class);

 job.setReducerClass(InvertedIndexReducer.class);

 job.setOutputKeyClass(Text.class);

 job.setOutputValueClass(Text.class);

 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));

 FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));

 System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

}

《Hadoop实战第2版》——3.3节MapReduce任务的优化 本节书摘来自华章社区《Hadoop实战第2版》一书中的第3章，第3.3节MapReduce任务的优化，作者：陆嘉恒，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看