倒排索引

倒排索引是文档检索系统中最常见的数据结构,被广泛的应用于搜索引擎。它是一种根据内容查找文档的方式。由于不是根据文档来找内容,而是根据进行了相反的操作,因此叫做倒排索引。

倒排索引的一个简单结构如下图所示:

 

单词文档列表

 

 
倒排索引_第1张图片
 

最常见的是使用词频作为权重,即单词在一个文档中出现的次数。如图所示,已知3个文档。


倒排索引_第2张图片
  


则他们的索引文件为


倒排索引_第3张图片

 

因此,当搜索条件为“MapReduce”“is”“simple”的时候,对应的集合为{(0.txt,1),(1.txt,1),(2.txt,2)}且{(0.txt,1),(1.txt,2)}且{(0.txt,1),(1.txt,1)}={0.txt,1.txt}

即关键字出现在0.txt和1.txt中。

以上只是词频作为权重,当然实际应用中权重可能很复杂,这里仅仅以词频为权重进行编码。

结合MapReduce框架的执行流程,倒排索引的处理步骤设计如下:

 

 

InputFormat处理后:


倒排索引_第4张图片
  

 

map()方法处理后:(之所以把文本位置放到K,为了方便Mapper处理)


倒排索引_第5张图片
 

 

Mapper框架进行处理:(之所以把文本位置放到K,为了方便此处处理)


倒排索引_第6张图片
  

 

Combiner进行处理:


倒排索引_第7张图片
 

 

 

为了方便Reducer框架进行处理,Combiner的输出需要改变一下:


倒排索引_第8张图片
  

 

Reducer框架进行处理:


倒排索引_第9张图片
 

 

Reduce()方法进行处理



 
 

以上过程转化为代码,仅仅需要重写map(),combine(),reduce()方法即可。

需要注意的是,对于输入输出的处理,上一环节的输入格式应该和上一环节的输出格式一样。



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