hadoop 倒排索引，

hadoop 倒排索引，

原文：http://blog.csdn.net/ludengji/article/details/6872664
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1. 倒排索引是文档检索系统中最常用的数据结构，被广泛的应用于全文搜索引擎。它主要用来存储某个单词（或词组），在一个文档或一组文档中的存储位置的映射，即提供了一种根据内容来查找文档的方式，由于不是根据文档来确定文档所包含的内容，而是进行了相反的操作，因而被称为倒排索引。  
2. 这里感觉有点问题。就是在一个mapper里，处理来自同一个文件的内容才可以。否则combiner处理不正确。网上查了资料，如是说：我们知道InputFormat决定着InputSplit，每个InputSplit会分配给一个单独的Mapper，因此InputFormat决定了具体的Map task数量。 如果是这样子，就正确。但是如何知道到底有多少个map task？不清楚...
   

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1. 假设在inversed.files中有file1，file2，file3文件，其内容分别如下：  

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1. file1：  

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1. dog cat  
2. dog rabbit  
3. tiger mice  
4. goose chicken  
5. rabbit fox  

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1. file2：  

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1. tiger donkey  
2. lion fish  
3. duck wolf  
4. dog bird  
5. cat bear  

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1. file3：  

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1. snake pig  
2. lion  
3. cat  
4. elephant  

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1. 则进行倒排索引之后，其结果为：  

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1.   

bear file2:1 ,

bird file2:1 ,

cat file2:1 ,file1:1 ,file3:1 ,

chicken file1:1 ,

dogfile1:2 ,file2:1 ,duckfile2:1 ,dungkeyfile2:1 ,elephantfile3:1 ,fishfile2:1 ,foxfile1:1 ,goosefile1:1 ,lionfile2:1 ,file3:1 ,micefile1:1 ,pigfile3:1 ,rabbitfile1:2 ,snakefile3:1 ,tigerfile2:1 ,file1:1 ,wolffile2:1 , [java] view plaincopy

1.   

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1. import java.io.IOException;  
2. import java.util.StringTokenizer;  
3.   
4. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;  
5. import org.apache.hadoop.fs.Path;  
6. import org.apache.hadoop.io.Text;  
7. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;  
8. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;  
9. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;  
10. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;  
11. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;  
12. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;  
13.   
14. public class InversedIndex {  
15.       
16.     /** 
17.      * 将输入文件拆分， 
18.      * 将关键字和关键字所在的文件名作为map的key输出， 
19.      * 该组合的频率作为value输出 
20.      * */  
21.       
22.     public static class InversedIndexMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {  
23.           
24.         private Text outKey = new Text();  
25.         private Text outVal = new Text();  
26.           
27.         @Override  
28.         public void map (Object key,Text value,Context context) {  
29.             StringTokenizer tokens = new StringTokenizer(value.toString());  
30.             FileSplit split = (FileSplit) context.getInputSplit();  
31.             while(tokens.hasMoreTokens()) {  
32.                 String token = tokens.nextToken();  
33.                 try {  
34.                     outKey.set(token + ":" + split.getPath());  
35.                     outVal.set("1");  
36.                     context.write(outKey, outVal);  
37.                 } catch (IOException e) {  
38.                     e.printStackTrace();  
39.                 } catch (InterruptedException e) {  
40.                     e.printStackTrace();  
41.                 }  
42.             }  
43.         }  
44.     }  
45.       
46.     /** 
47.      * map的输出进入到combiner阶段，此时来自同一个文件的相同关键字进行一次reduce处理， 
48.      * 将输入的key拆分成关键字和文件名，然后关键字作为输出key， 
49.      * 将文件名与词频拼接，作为输出value， 
50.      * 这样就形成了一个关键字，在某一文件中出现的频率的 key--value 对 
51.      * */  
52.     public static class InversedIndexCombiner extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {  
53.           
54.         private Text outKey = new Text();  
55.         private Text outVal = new Text();  
56.           
57.         @Override  
58.         public void reduce(Text key,Iterable<Text> values,Context context) {  
59.             String[] keys = key.toString().split(":");  
60.             int sum = 0;  
61.             for(Text val : values) {  
62.                 sum += Integer.parseInt(val.toString());  
63.             }  
64.             try {  
65.                 outKey.set(keys[0]);  
66.                 int index = keys[keys.length-1].lastIndexOf('/');  
67.                 outVal.set(keys[keys.length-1].substring(index+1) + ":" + sum);  
68.                 context.write(outKey, outVal);  
69.             } catch (IOException e) {  
70.                 e.printStackTrace();  
71.             } catch (InterruptedException e) {  
72.                 e.printStackTrace();  
73.             }  
74.         }  
75.           
76.     }  
77.       
78.     /** 
79.      * 将combiner后的key value对进行reduce， 
80.      * 由于combiner之后，一个关键字可能对应了多个value，故需要将这些value进行合并输出 
81.      * */  
82.       
83.     public static class InversedIndexReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {  
84.           
85.         @Override  
86.         public void reduce (Text key,Iterable<Text> values,Context context) {  
87.             StringBuffer sb = new StringBuffer();  
88.             for(Text text : values) {  
89.                 sb.append(text.toString() + " ,");  
90.             }  
91.             try {  
92.                 context.write(key, new Text(sb.toString()));  
93.             } catch (IOException e) {  
94.                 e.printStackTrace();  
95.             } catch (InterruptedException e) {  
96.                 e.printStackTrace();  
97.             }  
98.         }  
99.     }  
100.       
101.     public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {  
102.         Configuration conf = new Configuration();  
103.         Job job = new Job(conf,"index inversed");  
104.           
105.         job.setJarByClass(InversedIndex.class);  
106.         job.setMapperClass(InversedIndexMapper.class);  
107.         job.setCombinerClass(InversedIndexCombiner.class);  
108.         job.setReducerClass(InversedIndexReducer.class);  
109.         job.setMapOutputKeyClass(Text.class);  
110.         job.setMapOutputValueClass(Text.class);  
111.         job.setOutputKeyClass(Text.class);  
112.         job.setOutputValueClass(Text.class);  
113.           
114.         FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("inversed.files"));  
115.         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("inversed.result"));  
116.           
117.         System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);  
118.           
119.     }  
120.   
121. }