小知识:Hadoop编程基于MR程序实现倒排索引示例

相信接触过搜索引擎开发的同学对倒排索引并不陌生,谷歌、百度等搜索引擎都是用的倒排索引,关于倒排索引的有关知识,这里就不再深入讲解,有兴趣的同学到网上了解一下。这篇博文就带着大家一起学习下如何利用Hadoop的MR程序来实现倒排索引的功能。

一、数据准备

1、输入文件数据

这里我们准备三个输入文件,分别如下所示

a.txt

?
1
2
3
hello tom
hello tom

b.txt

?
1
2
3
hello jerry
hello jerry
tom jerry

c.txt

?
1
2
hello jerry
hello tom

2、最终输出文件数据

最终输出文件的结果为:

?
1
2
3
4
[plain] view plain copy
hello  c.txt–>2 b.txt–>2 a.txt–>3 
jerry  c.txt–>1 b.txt–>3 a.txt–>1 
tom c.txt–>1 b.txt–>1 a.txt–>2

二、倒排索引过程分析

根据输入文件数据和最终的输出文件结果可知,此程序需要利用两个MR实现,具体流程可总结归纳如下:

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
————-第一步Mapper的输出结果格式如下:——————–
context.wirte(“hello->a.txt”, “1”)
context.wirte(“hello->a.txt”, “1”)
context.wirte(“hello->a.txt”, “1”)
context.wirte(“hello->b.txt”, “1”)
context.wirte(“hello->b.txt”, “1”)
context.wirte(“hello->c.txt”, “1”)
context.wirte(“hello->c.txt”, “1”)
————-第一步Reducer的得到的输入数据格式如下:————-
<“hello->a.txt”, {1,1,1}>
<“hello->b.txt”, {1,1}>
<“hello->c.txt”, {1,1}>
————-第一步Reducer的输出数据格式如下———————
context.write(“hello->a.txt”, “3”)
context.write(“hello->b.txt”, “2”)
context.write(“hello->c.txt”, “2”)
————-第二步Mapper得到的输入数据格式如下:—————–
context.write(“hello->a.txt”, “3”)
context.write(“hello->b.txt”, “2”)
context.write(“hello->c.txt”, “2”)
————-第二步Mapper输出的数据格式如下:——————–
context.write(“hello”, “a.txt->3”)
context.write(“hello”, “b.txt->2”)
context.write(“hello”, “c.txt->2”)
————-第二步Reducer得到的输入数据格式如下:—————–
<“hello”, {“a.txt->3”, “b.txt->2”, “c.txt->2”}>
————-第二步Reducer输出的数据格式如下:—————–
context.write(“hello”, “a.txt->3 b.txt->2 c.txt->2”)
最终结果为:
hello  a.txt->3 b.txt->2 c.txt->2

三、程序开发

3.1、第一步MR程序与输入输出

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
package com.lyz.hdfs.mr.ii;
import java.io.IOException;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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;
/**
* 倒排索引第一步Map Reduce程序,此处程序将所有的Map/Reduce/Runner程序放在一个类中
* @author liuyazhuang
*
*/
public class InverseIndexStepOne {
/**
* 完成倒排索引第一步的mapper程序
* @author liuyazhuang
*
*/
public static class StepOneMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
//获取一行数据
String line = value.toString();
//切分出每个单词
String[] fields = StringUtils.split(line, ” “);
//获取数据的切片信息
FileSplit fileSplit = (FileSplit) context.getInputSplit();
//根据切片信息获取文件名称
String fileName = fileSplit.getPath().getName();
for(String field : fields){
context.write(new Text(field + “–>” + fileName), new LongWritable(1));
}
}
}
/**
* 完成倒排索引第一步的Reducer程序
* 最终输出结果为:
* hello–>a.txt  3
hello–>b.txt  2
hello–>c.txt  2
jerry–>a.txt  1
jerry–>b.txt  3
jerry–>c.txt  1
tom–>a.txt 2
tom–>b.txt 1
tom–>c.txt 1
* @author liuyazhuang
*
*/
public static class StepOneReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>{
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values,
Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
long counter = 0;
for(LongWritable value : values){
counter += value.get();
}
context.write(key, new LongWritable(counter));
}
}
//运行第一步的MR程序
public static void main(String[] args) throws Exception{
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(InverseIndexStepOne.class);
job.setMapperClass(StepOneMapper.class);
job.setReducerClass(StepOneReducer.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(“D:/hadoop_data/ii”));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(“D:/hadoop_data/ii/result”));
job.waitForCompletion(true);
}
}

3.1.1 输入数据

a.txt

?
1
2
3
hello tom
hello jerry
hello tom

b.txt

?
1
2
3
hello jerry
hello jerry
tom jerry

c.txt

?
1
2
hello jerry
hello tom

3.1.2

输出结果:

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
hello–>a.txt  3
hello–>b.txt  2
hello–>c.txt  2
jerry–>a.txt  1
jerry–>b.txt  3
jerry–>c.txt  1
tom–>a.txt 2
tom–>b.txt 1
tom–>c.txt 1

3.2 第二步MR程序与输入输出

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
package com.lyz.hdfs.mr.ii;
import java.io.IOException;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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.output.FileOutputFormat;
/**
* 倒排索引第二步Map Reduce程序,此处程序将所有的Map/Reduce/Runner程序放在一个类中
* @author liuyazhuang
*
*/
public class InverseIndexStepTwo {
/**
* 完成倒排索引第二步的mapper程序
*
* 从第一步MR程序中得到的输入信息为:
* hello–>a.txt  3
hello–>b.txt  2
hello–>c.txt  2
jerry–>a.txt  1
jerry–>b.txt  3
jerry–>c.txt  1
tom–>a.txt 2
tom–>b.txt 1
tom–>c.txt 1
* @author liuyazhuang
*
*/
public static class StepTwoMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>{
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
String[] fields = StringUtils.split(line, “\t”);
String[] wordAndFileName = StringUtils.split(fields[0], “–>”);
String word = wordAndFileName[0];
String fileName = wordAndFileName[1];
long counter = Long.parseLong(fields[1]);
context.write(new Text(word), new Text(fileName + “–>” + counter));
}
}
/**
* 完成倒排索引第二步的Reducer程序
* 得到的输入信息格式为:
* <“hello”, {“a.txt->3”, “b.txt->2”, “c.txt->2”}>,
* 最终输出结果如下:
* hello  c.txt–>2 b.txt–>2 a.txt–>3
jerry  c.txt–>1 b.txt–>3 a.txt–>1
tom c.txt–>1 b.txt–>1 a.txt–>2
* @author liuyazhuang
*
*/
public static class StepTwoReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Reducer<Text, Text, Text, Text>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String result = “”;
for(Text value : values){
result += value + ” “;
}
context.write(key, new Text(result));
}
}
//运行第一步的MR程序
public static void main(String[] args) throws Exception{
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(InverseIndexStepTwo.class);
job.setMapperClass(StepTwoMapper.class);
job.setReducerClass(StepTwoReducer.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(“D:/hadoop_data/ii/result/part-r-00000”));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(“D:/hadoop_data/ii/result/final”));
job.waitForCompletion(true);
}
}

3.2.1 输入数据

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
hello–>a.txt  3
hello–>b.txt  2
hello–>c.txt  2
jerry–>a.txt  1
jerry–>b.txt  3
jerry–>c.txt  1
tom–>a.txt 2
tom–>b.txt 1
tom–>c.txt 1

3.2.2 输出结果

?
1
2
3
hello  c.txt–>2 b.txt–>2 a.txt–>3 
jerry  c.txt–>1 b.txt–>3 a.txt–>1 
tom c.txt–>1 b.txt–>1 a.txt–>2

总结

以上就是本文关于Hadoop编程基于MR程序实现倒排索引示例的全部内容,希望对大家有所帮助。有什么问题可以直接留言,小编会及时回复大家的。感谢朋友们对本站的支持!

原文链接:http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/78239792

声明: 猿站网有关资源均来自网络搜集与网友提供,任何涉及商业盈利目的的均不得使用,否则产生的一切后果将由您自己承担! 本平台资源仅供个人学习交流、测试使用 所有内容请在下载后24小时内删除,制止非法恶意传播,不对任何下载或转载者造成的危害负任何法律责任!也请大家支持、购置正版! 。本站一律禁止以任何方式发布或转载任何违法的相关信息访客发现请向站长举报,会员发帖仅代表会员个人观点,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责。本网站的资源部分来源于网络,如有侵权烦请发送邮件至:2697268773@qq.com进行处理。
建站知识

小知识:hadoop动态增加和删除节点方法介绍

2023-4-12 18:09:15

建站知识

小知识:Hadoop对文本文件的快速全局排序实现方法及分析

2023-4-12 18:23:43

0 条回复 A文章作者 M管理员
    暂无讨论,说说你的看法吧
个人中心
购物车
优惠劵
今日签到
有新私信 私信列表
搜索