Mapreduce实例--倒排索引

"倒排索引"是文档检索系统中最常用的数据结构，被广泛地应用于全文搜索引擎。它主要是用来存储某个单词（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，而是进行相反的操作，因而称为倒排索引（Inverted Index）。

实现"倒排索引"主要关注的信息为：单词、文档URL及词频。

下面以本实验goods3、goods_visit3、order_items3三张表的数据为例，根据MapReduce的处理过程给出倒排索引的设计思路：

（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。显然，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URL和词频，接着我们对读入的数据利用Map操作进行预处理，如下图所示：

这里存在两个问题：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两个值合并成一个值，作为key或value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。

这里将商品ID和URL组成key值（如"1024600：goods3"），将词频（商品ID出现次数）作为value，这样做的好处是可以利用MapReduce框架自带的Map端排序，将同一文档的相同单词的词频组成列表，传递给Combine过程，实现类似于WordCount的功能。

（2）Combine过程

经过map方法处理后，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，如下图所示。如果直接将下图所示的输出作为Reduce过程的输入，在Shuffle过程时将面临一个问题：所有具有相同单词的记录（由单词、URL和词频组成）应该交由同一个Reducer处理，但当前的key值无法保证这一点，所以必须修改key值和value值。这次将单词（商品ID）作为key值，URL和词频组成value值（如"goods3：1"）。这样做的好处是可以利用MapReduce框架默认的HashPartitioner类完成Shuffle过程，将相同单词的所有记录发送给同一个Reducer进行处理。

3）Reduce过程

经过上述两个过程后，Reduce过程只需将相同key值的所有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。如下图所示

操作环境：

Centos 7　　#安装Hadoop集群

jdk 1.8

hadoop 3.2.0

IDEA 2019

操作内容：

将三张信息数据集，

分别为商品库表goods3，商品访问情况表goods_visit3，订单明细表order_items3，goods表记录了商品的状态数据，goods_visit3记录了商品的点击情况，order_items3记录了用户购买的商品的信息数据，它们的表结构及内容如下：

goods3(goods_id,goods_status,cat_id,goods_score)

商品ID 商品状态 分类ID 评分
1024600    6    52006    0
1024593    1    52121    0
1024592    1    52121    0
1024590    1    52119    0
1024589    1    52119    0
1024588    1    52030    0
1024587    1    52021    0
1024586    1    52029    0
1024585    1    52014    0
1024584    1    52029    0

goods_visit3(goods_id,click_num)

商品ID 商品点击次数
1024600    2
1024593    0
1024592    0
1024590    0
1024589    0
1024588    0
1024587    0
1024586    0
1024585    0
1024584    0

order_items3(item_id,order_id,goods_id,goods_number,shop_price,goods_price,goods_amount)

明细ID 订单ID 商品ID 购买数据 商品销售价格 商品最终单价 商品金额
251688    52107    1024600    1    31.6    31.6    15.8
252165    52209    1024600    1    31.6    31.6    15.8
251870    52146    1024481    1    15.6    15.6    7.8
251935    52158    1024481    1    15.6    15.6    7.8
252415    52264    1024480    1    69.0    69.0    69.0
250983    51937    1024480    1    69.0    69.0    69.0
252609    52299    1024480    1    69.0    69.0    69.0
251689    52107    1024440    1    31.6    31.6    15.8
239369    49183    1024256    1    759.0    759.0    759.0
249222    51513    1024140    1    198.0    198.0    198.0

我们想要查询goods_id相同的商品都在哪几张表并统计出现了多少次。

实验结果如下：

商品id 所在表名称：出现次数
1024140 order_items3:1;
1024256 order_items3:1;
1024440 order_items3:1;
1024480 order_items3:3;
1024481 order_items3:2;
1024584    goods3:1;goods_visit3:1;
1024585    goods_visit3:1;goods3:1;
1024586    goods3:1;goods_visit3:1;
1024587    goods_visit3:1;goods3:1;
1024588    goods3:1;goods_visit3:1;
1024589    goods_visit3:1;goods3:1;
1024590    goods3:1;goods_visit3:1;
1024592    goods_visit3:1;goods3:1;
1024593    goods3:1;goods_visit3:1;
1024600    goods_visit3:1;goods3:1;order_items3:2;

将数据集上传到hfds上

hadoop fs -mkdir -p /mymapreduce9/in
hadoop fs -put /data/mapreduce9/goods3 /mymapreduce9/in
hadoop fs -put /data/mapreduce9/goods_visit3 /mymapreduce9/in
hadoop fs -put /data/mapreduce9/order_items3 /mymapreduce9/in

新建Java工程，将项目所需jar包，为了避免版本问题和不必要的错误，我们将本版本的所有Hadoop的jar包导入。

编写代码：

Map代码

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。显然，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URL和词频，这里存在两个问题：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两个值合并成一个值，作为key或value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 doMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{
        //存储单词和URL组合
        public static Text myKey = new Text();
        //存储词频
        public static Text myValue = new Text();
        protected void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String filePath = ((FileSplit)context.getInputSplit()).getPath().toString();
            if (filePath.contains("goods")){
                String val[] = value.toString().split("	");
                int splitIndex = filePath.indexOf("goods");
                myKey.set(val[0] + ":" + filePath.substring(splitIndex));
            }else if (filePath.contains("order")){
                String val[] = value.toString().split("	");
                int splitIndex = filePath.indexOf("order");
                myKey.set(val[2] + ":" + filePath.substring(splitIndex));
            }
            myValue.set("1");
            context.write(myKey, myValue);
        }
    }

Combiner代码

经过map方法处理后，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。如果直接将输出作为Reduce过程的输入，在Shuffle过程时将面临一个问题：所有具有相同单词的记录（由单词、URL和词频组成）应该交由同一个Reducer处理，但当前的key值无法保证这一点，所以必须修改key值和value值。这次将单词作为key值，URL和词频组成value值。这样做的好处是可以利用MapReduce框架默认的HashPartitioner类完成Shuffle过程，将相同单词的所有记录发送给同一个Reducer进行处理。

public static class doCombiner extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{
        public static Text myK = new Text();
        public static Text myV = new Text();
        //实现reduce函数
        protected 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 mysplit = key.toString().indexOf(":");
            //重新设置value值由URL和词频组成
            myK.set(key.toString().substring(0, mysplit));
            myV.set(key.toString().substring(mysplit + 1) + ":" + sum);
            context.write(myK, myV);
        }
    }

Reduce代码

经过上述两个过程后，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 doReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{
        public static Text myK = new Text();
        public static Text myV = new Text();
        //实现reduce函数
        protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            //生成文档列表
            String myList = new String();
            for (Text value : values){
                myList += value.toString() + ";";
            }
            myK.set(key);
            myV.set(myList);
            context.write(myK, myV);
        }
    }

完整代码：

package mapreduce;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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;
public class MyIndex {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Job job = Job.getInstance();
        job.setJobName("InbersedIndexTest");
        job.setJarByClass(MyIndex.class);

        job.setMapperClass(doMapper.class);
        job.setCombinerClass(doCombiner.class);
        job.setReducerClass(doReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);

        Path in1 = new Path("hdfs://172.18.74.137:9000/mapreduce9/in/goods3");
        Path in2 = new Path("hdfs://172.18.74.137:9000/mapreduce9/in/goods_visit3");
        Path in3 = new Path("hdfs://172.18.74.137:9000/mapreduce9/in/order_items3");
        Path out = new Path("hdfs://172.18.74.137:9000/mapreduce9/out");

        FileInputFormat.addInputPath(job, in1);
        FileInputFormat.addInputPath(job, in2);
        FileInputFormat.addInputPath(job, in3);
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
    public static class doMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{
        //存储单词和URL组合
        public static Text myKey = new Text();
        //存储词频
        public static Text myValue = new Text();
        protected void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String filePath = ((FileSplit)context.getInputSplit()).getPath().toString();
            if (filePath.contains("goods")){
                String val[] = value.toString().split("	");
                int splitIndex = filePath.indexOf("goods");
                myKey.set(val[0] + ":" + filePath.substring(splitIndex));
            }else if (filePath.contains("order")){
                String val[] = value.toString().split("	");
                int splitIndex = filePath.indexOf("order");
                myKey.set(val[2] + ":" + filePath.substring(splitIndex));
            }
            myValue.set("1");
            context.write(myKey, myValue);
        }
    }
    public static class doCombiner extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{
        public static Text myK = new Text();
        public static Text myV = new Text();
        //实现reduce函数
        protected 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 mysplit = key.toString().indexOf(":");
            //重新设置value值由URL和词频组成
            myK.set(key.toString().substring(0, mysplit));
            myV.set(key.toString().substring(mysplit + 1) + ":" + sum);
            context.write(myK, myV);
        }
    }
    public static class doReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{
        public static Text myK = new Text();
        public static Text myV = new Text();
        //实现reduce函数
        protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            //生成文档列表
            String myList = new String();
            for (Text value : values){
                myList += value.toString() + ";";
            }
            myK.set(key);
            myV.set(myList);
            context.write(myK, myV);
        }
    }
}

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