Hadoop学习笔记(8) ——实战 做个倒排索引 倒排索引是文档检索系统中最常用数据结构.根据单词反过来查在文档中出现的频率,而不是根据文档来,所以称倒排索引(Inverted Index).结构如下: 这张索引表中, 每个单词都对应着一系列的出现该单词的文档,权表示该单词在该文档中出现的次数.现在我们假定输入的是以下的文件清单: T1 : hello world hello china T2 : hello hadoop T3 : bye world bye hadoop bye bye 输

hadoop实现倒排索引 本文用hadoop实现倒排索引算法,用基本的分两步完成,不使用combine 第一步 读入文档,统计文档中各个单词的个数,与word count类似,但这里把word-filename组合起来作为一个key,并把中间结果写到磁盘中 InverseIndexStepTwo.java package postlisting; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Fi

前言: 从IT跨度到DT,如今的数据每天都在海量的增长.面对如此巨大的数据,如何能让搜索引擎更好的工作呢?本文作为Hadoop系列的第二篇,将介绍分布式情况下搜索引擎的基础实现,即“倒排索引”. 1.问题描述 将所有不同文件里面的关键词进行存储,并实现快速检索.下面假设有3个文件的数据如下: file1.txt:MapReduce is simple file2.txt:mapReduce is powerful is simple file3.txt:Hello MapReduce bye M

如果某一个任务在某个节点上长时间不完成,怎么手动干预来处理这种情况?董西成博客上找到的回答:hadoop中有三种特殊的任务,failed task,killed task和speculative task.其中,failed task是由于硬件.程序bug等原因异常退出的任务,比如磁盘空间不足等, killed task是Hadoop主动将其杀死的任务,比如一个任务占用过多的内存,为了不影响其他作业的正常运行, Hadoop需将这种恶心的任务杀死,以保证为所有作业提供一个“和谐”的任务执行环境.

基础知识(开胃菜) Python 1.类继承 有如下的一段代码: class A(object): def show(self): print 'base show' class B(A): def show(self): print 'derived show' obj = B() obj.show() 如何调用类A的show方法了. 方法如下: obj.__class__ = Aobj.show() class 方法指向了类对象,只用给他赋值类型A,然后调用方法show,但是用完了记得修改回

开发工具:eclipse 目标:对下面文档phone_numbers进行倒排索引: 13599999999 1008613899999999 12013944444444 1380013800013722222222 1380013800018800000000 12013722222222 1008618944444444 10086 代码: import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import

1.前言 学习hadoop的童鞋,倒排索引这个算法还是挺重要的.这是以后展开工作的基础.首先,我们来认识下什么是倒拍索引: 倒排索引简单地就是:根据单词,返回它在哪个文件中出现过,而且频率是多少的结果.这就像百度里的搜索,你输入一个关键字,那么百度引擎就迅速的在它的服务器里找到有该关键字的文件,并根据频率和其他一些策略(如页面点击投票率)等来给你返回结果.这个过程中,倒排索引就起到很关键的作用. 2.分析设计 倒排索引涉及几个过程:Map过程,Combine过程,Reduce过程.下面我们来分析

我们知道hadoop将数据给到map进行处理前会使用InputFormat对数据进行两方面的预处理: 对输入数据进行切分,生成一组split,一个split会分发给一个mapper进行处理. 针对每个split,再创建一个RecordReader读取Split内的数据,并按照<key,value>的形式组织成一条record传给map函数进行处理. 最常见的FormatInput就是TextInputFormat,在split的读取方面,它是将给到的Split按行读取,以行首字节在文件中的偏移

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). 一.实例描述 倒排索引简单地就是,根据单词,返回它在哪个文件中出现过,而且频率是多少的结果.这就像百度里的搜索,你输入一个关键字,那么百度引擎就迅速的在它的服务器里找到有该关键字的文件,并根据频率和其他的一些

一. 倒排索引(多job串联) 1. 需求分析 有大量的文本(文档.网页),需要建立搜索索引 xyg pingping xyg ss xyg ss a.txt xyg pingping xyg pingping pingping ss b.txt xyg ss xyg pingping c.txt (1)第一次预期输出结果 xyg--a.txt xyg--b.txt xyg--c.txt pingping--a.txt pingping--b.txt pingping--c.txt ss--a.

一.MapReduce介绍 (最好以下面的两个示例来理解原理) 1. MapReduce的基本思想 Map-reduce的思想就是“分而治之” Map Mapper负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”执行 “ 简单的任务”有几个含义: 1 数据或计算规模相对于原任务要大大缩小: 2 就近计算,即会被分配到存放了所需数据的节点进行计算: 3 这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系 一个HDFS block (input split)执行一个Map task. Map tas

倒排索引 (就是key和Value对调的显示结果) 一.需求:下面是用户播放音乐记录,统计歌曲被哪些用户播放过 tom        LittleApple jack       YesterdayOnceMore Rose       MyHeartWillGoOn jack       LittleApple John       MyHeartWillGoOn kissinger  LittleApple kissinger  YesterdayOnceMore 二.最终的效果 Littl

不多说,直接上代码. 2016-12-12 21:54:04,509 INFO [org.apache.hadoop.metrics.jvm.JvmMetrics] - Initializing JVM Metrics with processName=JobTracker, sessionId=2016-12-12 21:54:05,166 WARN [org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter] - Hadoop command-line option

概述 倒排索引(英语:Inverted index),也常被称为反向索引.置入档案或反向档案,是一种索引方法,被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射.它是文档检索系统中最常用的数据结构.通过倒排索引,可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表.倒排索引主要由两个部分组成:"单词词典"和"倒排文件". 倒排索引有两种不同的反向索引形式: 一条记录的水平反向索引(或者反向档案索引)包含每个引用单词的文档的列表. 一个单词的水平反向索引(或

MapReduce倒排索引建立 求某些单词在文章中出现多少次 有三个文档的内容,求hello,tom,jerry三个单词在其中各出现多少次 hello tom hello jerry hello tom hello jerry hello jerry tom jerry hello jerry hello tom java代码实现 定义一个Mapper类 package cn.itcast.demo2; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; impor

1.概念.方案 2.代码示例 InverseIndexOne package com.ares.hadoop.mr.inverseindex; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.L

1.1作业某个任务阻塞了,长时间占用资源不释放 1.2在MapTask任务运行完毕,ReduceTask运行过程中,某个MapTask节点挂了,或者某个MapTask结果存放的那磁盘坏掉了 在TaskTracker,每个任务会定期向TaskTracker汇报进度,如果进度不变则不汇报,这样一旦达到超时限制,TaskTracker会杀掉该任务,并将任务状态KILLED汇报给YARN,从而重新调度该任务. Case1:如果节点挂掉,JobTracker通过心跳机制知道TaskTracker死掉了,会

1.列出安装Hadoop流程步骤 a) 创建hadoop账号 b) 更改ip c) 安装Java 更改/etc/profile 配置环境变量 d) 修改host文件域名 e) 安装ssh 配置无密码登录 f) 解压hadoop g) 配置hadoop  conf下面的配置文件 h) Hadoop namenode -format  格式化 i) Start 启动 2.列出hadoop集群启动中的所有进程和进程的作用 a) Namenode 管理集群  记录namenode文件信息 b) Seco

MapReduce编程模型 在Google的一篇重要的论文MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters中提到,Google公司有大量的诸如Web请求日志.爬虫抓取的文档之类的数据需要处理,由于数据量巨大,只能将其分散在成百上千台机器上处理,如何处理并行计算.如何分发数据.如何处理错误,所有这些问题综合在一起,需要大量的代码处理,因此也使得原本简单的运算变得难以处理. 为了解决上述复杂的问题,Google设计一个新的抽象模型,使用这

一.问题背景 倒排索引其实就是出现次数越多,那么权重越大,不过我国有凤巢....zf为啥不管,总局回应推广是不是广告有争议... eclipse里ctrl+t找接口或者抽象类的实现类,看看都有啥方法,有时候hadoop的抽象类返回的接口没有需要的方法,那么我们返回他的实现类. 吧需要的文件放入hdfs下的目录下,只要不是以下划线开头的均算. 二.理论准备 搜索引擎查询的时候就是查询这个单词文档矩阵,旺旺采用倒排索引存储,后缀树也可以. 不管理论直接看例子,这是原始的文档 下面是简单的索引,只是表