使用Hadoop 实现文档倒排索引
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了使用Hadoop 实现文档倒排索引，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含9941字，纯文字阅读大概需要15分钟。
内容图文
文档倒排索引主要是统计每个单词在各个文档中出现的频数，因此要以单词为key，value为文档以及该单词在此文档频数，即输出数据的格式形如：
< word1,[doc1,3] [doc2,4] ... > :表示word1这个单词在doc1文档中出现了3次，在doc2文档中出现了4次。
整个程序的输入是一系列文件，比如file01.txt, file02.txt, file03.txt ....，首先要将这些文件上传到hadoop hdfs中作为程序的输入。上传过程以及Java类的编译等可以参考这篇博客：运行Hadoop示例程序WordCount，这里不再详细介绍。本程序的源代码在文章最后面。
一、程序运行的大体思路
由于文档倒排索引考察的是一个单词和文档的关系，而系统默认的LineRecordReader是按照每行的偏移量作为map输入时的key值，每行的内容作为map的value值，这里的key值（即行偏移量对我们的意义不大），我们这里考虑将一个文档的名字作为关键字，而每一行的值作为value，这样处理起来比较方便，（即：map的输入形式为<fileName, a line>，主要是通过一个自定义的RecordReader类来实现，下面会有介绍）。整个程序数据处理流程如下面所示：
map类的主要作用是处理程序的输入，这里的输入形式是<fileName,a line>，即输入的关键字key是文件名如file01.txt，值value为一行数据，map的任务是将这一行数据进行分词，并以图中第一部分的形式进行输出。
combine类的主要作用是将map输出的相同的key的value进行合并（相加），这样有利于减少数据传输，combine是在本节点进行的。
partition的主要作用是对combine的输出进行分区，分区的目的是使key值相同的数据被分到同一个节点，这样在进行reduce操作的时候仅需要本地的数据就足够，不需要通过网络向其他节点寻找数据。上图中的 "partitionby word1 rather than word1#doc1" 意思是将word1作为分区时的关键字，而不是word1#doc1，因为我们在之前的输出的关键字的形式是word1#doc1的不是word1这样系统会默认按照进行word1#doc1分区，而我们最终想要的结果是按照word1分区的，所以需要我们自定义patition类。
reduce的操作主要是将结果进行求和整理，并使结果符合我们所要的形式。
2、程序和各个类的设计说明
这部分按照程序执行的顺序依次介绍每个类的设计和作用，有些子类继承了父类，但是并没有重新实现父类的方法，这里不详细介绍这些方法。
2.1、FileNameRecordReader类
FileNameRecordReader类继承自RecordReader，是RecordReader类的自定义实现，主要作用是将记录所在的文件名作为key，而不是记录行所在文件的偏移，获取文件名所用的语句为:
fileName = ((FileSplit) arg0).getPath().getName();
2.2、FileNameInputFormat类
因为我们重写了RecordReader类，这里要重写FileInputFormat类来使用我们的自定义FileNameRecordReader，这个类的主要作用就是返回一个FileNameRecordReader类的实例。
2.3、InvertedIndexMapper类
这个类继承自Mapper，主要方法有setup和map方法，setup方法的主要作用是在执行map前初始化一个stopwords的list，主要在map处理输入的单词时，如果该单词在stopwords的list中，则跳过该单词，不进行处理。stopwords刚开始是以一个文本文件的形式存放在hdfs中，程序在刚开始执行的时候通过Hadoop Configuration将这个文本文件设置为CacheFile供各个节点共享，并在执行map前，初始化一个stopwords列表。
InvertedIndexMapper的主要操作是map，这个方法将读入的一行数据进行分词操作，并以<key: word1#doc1 value: 1>的键值对形式，向外写数据，在map方法中，写出的value都是1。InvertedIndexMapper类的类图如下图2所示。
2.4、SumCombiner类
这个类主要是将前面InvertedIndexMapper类的输出结果进行合并，如果一个单词在一个文档中出现了多次，则将value的值设置为出现的次数和。
2.5、NewPartitioner类
2.5、InvertedIndexReducer类
InvertedIndexReducerreduce的输入形式为：<key: word1#doc1 value: 2> <key: word1#doc2 value: 1> <key: word2#doc1 value: 1>，如第一个图中所示可见同一个单词会作为多次输入，传递给reduce，而最终的结果要求只输出一次单词，而不同的文档如doc1,doc2要作为这个单词的value输出，我们的reduce在实现此功能时，设置两个变量CurrentItem和postingList，其中CurrentItem保存每次每次读入的key，初始值为空，postingList是一个列表，表示这个key对于的出现的文档以及在此文档中出现的次数。因为同一个key可能被读入多次，每次在读入key时，同上一个CurrentItem进行比较，如果跟上一个CurrentItem相同，表示读入的是同一个key，进而将新读入的key的文档追加到postingList中；如果根上一个CurrentItem不同，表示相同的单词以及读完了，这时候我们要统计上一个CurrentItem出现的总次数，以及含有此item的总的文章数，这些信息我们之前都存放在postingList中，只要遍历此时的postingList就能得到上述信息，并在得到信息之后重置CurrentItem和postingList。具体见代码实现。其类图如上图所示。
3、运行结果截图
我编译以及执行使用的命令如下，大家可以根据自己目录情况适当调整
javac -classpath ~/hadoop-1.2.1/hadoop-core-1.2.1.jar -d ./ InvertedIndexer.java jar -cfv inverted.jar -C ./* . hadoop jar ./inverted.jar InvertedIndexer input output #运行结束后显示 hadoop fs -cat output/part-r-00000结果截图：
4、源程序
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import java.util.StringTokenizer;
import java.util.ArrayList;
import java.util.TreeSet;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.filecache.DistributedCache;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.LineRecordReader;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.HashPartitioner;
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.output.FileOutputFormat;
public class InvertedIndexer {
public static class FileNameInputFormat extends FileInputFormat<Text, Text> {
@Override
public RecordReader<Text, Text> createRecordReader(InputSplit split,TaskAttemptContext context) throws IOException,
InterruptedException {
FileNameRecordReader fnrr = new FileNameRecordReader();
fnrr.initialize(split, context);
return fnrr;
}
}
public static class FileNameRecordReader extends RecordReader<Text, Text> {
String fileName;
LineRecordReader lrr = new LineRecordReader();
@Override
public Text getCurrentKey() throws IOException, InterruptedException {
return new Text(fileName);
}
@Override
public Text getCurrentValue() throws IOException, InterruptedException {
return lrr.getCurrentValue();
}
@Override
public void initialize(InputSplit arg0, TaskAttemptContext arg1) throws IOException, InterruptedException {
lrr.initialize(arg0, arg1);
fileName = ((FileSplit) arg0).getPath().getName();
}
public void close() throws IOException {
lrr.close();
}
public boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException {
return lrr.nextKeyValue();
}
public float getProgress() throws IOException, InterruptedException {
return lrr.getProgress();
}
}
public static class InvertedIndexMapper extends Mapper<Text, Text, Text, IntWritable> {
private Set<String> stopwords;
private Path[] localFiles;
private String pattern = "[^\\w]";
public void setup(Context context) throws IOException,InterruptedException {
stopwords = new TreeSet<String>();
Configuration conf = context.getConfiguration();
localFiles = DistributedCache.getLocalCacheFiles(conf);
for (int i = 0; i < localFiles.length; i++) {
String line;
BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(localFiles[i].toString()));
while ((line = br.readLine()) != null) {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line);
while (itr.hasMoreTokens()) {
stopwords.add(itr.nextToken());
}
}
br.close();
}
}
protected void map(Text key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String temp = new String();
String line = value.toString().toLowerCase();
line = line.replaceAll(pattern, " ");
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line);
for (; itr.hasMoreTokens();) {
temp = itr.nextToken();
if (!stopwords.contains(temp)) {
Text word = new Text();
word.set(temp + "#" + key);
context.write(word, new IntWritable(1));
}
}
}
}
public static class SumCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
public static class NewPartitioner extends HashPartitioner<Text, IntWritable> {
public int getPartition(Text key, IntWritable value, int numReduceTasks) {
String term = new String();
term = key.toString().split("#")[0]; // <term#docid>=>term
return super.getPartition(new Text(term), value, numReduceTasks);
}
}
public static class InvertedIndexReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, Text> {
private Text word1 = new Text();
private Text word2 = new Text();
String temp = new String();
static Text CurrentItem = new Text(" ");
static List<String> postingList = new ArrayList<String>();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
String keyWord = key.toString().split("#")[0];
int needBlank = 15-keyWord.length();
for(int i=0;i<needBlank;i++){
keyWord += " ";
}
word1.set(keyWord);
temp = key.toString().split("#")[1]; //key的形式为word1#doc1,所以temp为doc1
for (IntWritable val : values) { //得到某个单词在一个文件中的总数
sum += val.get();
}
word2.set("[" + temp + "," + sum + "]"); //word2的格式为：[doc1,3]
if (!CurrentItem.equals(word1) && !CurrentItem.equals(" ")) {
StringBuilder out = new StringBuilder();
long count = 0;
double fileCount = 0;
for (String p : postingList) {
out.append(p);
out.append(" ");
count = count + Long.parseLong(p.substring(p.indexOf(",") + 1,p.indexOf("]")));
fileCount++;
}
out.append("[total," + count + "] ");
double average = count/fileCount;
out.append("[average,"+String.format("%.3f", average)+"].");
if (count > 0)
context.write(CurrentItem, new Text(out.toString()));
postingList = new ArrayList<String>();
}
CurrentItem = new Text(word1);
postingList.add(word2.toString());
}
public void cleanup(Context context) throws IOException,InterruptedException {
StringBuilder out = new StringBuilder();
long count = 0;
for (String p : postingList) {
out.append(p);
out.append(" ");
count = count + Long.parseLong(p.substring(p.indexOf(",") + 1,p.indexOf("]")));
}
out.append("[total," + count + "].");
if (count > 0)
context.write(CurrentItem, new Text(out.toString()));
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
DistributedCache.addCacheFile(new URI("hdfs://namenode:9000/user/hadoop/stop_word/stop_word.txt"),conf);
Job job = new Job(conf, "inverted index");
job.setJarByClass(InvertedIndexer.class);
job.setInputFormatClass(FileNameInputFormat.class);
job.setMapperClass(InvertedIndexMapper.class);
job.setCombinerClass(SumCombiner.class);
job.setReducerClass(InvertedIndexReducer.class);
job.setPartitionerClass(NewPartitioner.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
4、参考文献
《深入理解大数据 大数据处理与编程实战》主编：黄宜华老师（南京大学）
原文：http://blog.csdn.net/x_i_y_u_e/article/details/45077389
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的使用Hadoop 实现文档倒排索引全部内容，希望文章能够帮你解决使用Hadoop 实现文档倒排索引所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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