ElasticSearch倒排索引原理揭秘——基于mapreduce实现本身的倒排索引

Elasticsearch简单介绍

Elasticsearch (ES)是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful 接口全文搜索引擎。Elasticsearch 仍是一个分布式文档数据库，其中每一个字段均是被索引的数据且可被搜索，它可以扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。它能够在很短的时间内在储、搜索和分析大量的数据。它一般做为具备复杂搜索场景状况下的核心发动机。
Elasticsearch就是为高可用和可扩展而生的。能够经过购置性能更强的服务器来完成

Elasticsearch优点

1.横向可扩展性:只须要增长台服务器，作一点儿配置，启动一下Elasticsearch就能够并入集群。

2.分片机制提供更好的分布性:同一个索引分红多个分片(sharding), 这点相似于HDFS的块机制;分而治之的方式可提高处理效率。

3.高可用:提供复制( replica) 机制，一个分片能够设置多个复制，使得某台服务器在宕机的状况下，集群仍旧能够照常运行，并会把服务器宕机丢失的数据信息复制恢复到其余可用节点上。
4.使用简单:共需一条命令就能够下载文件，而后很快就能搭建一一个站内搜索引擎。

Elasticsearch应用场景

大型分布式日志分析系统ELK  elasticsearch（存储日志）+logstash(收集日志)+kibana(展现数据)

大型电商商品搜索系统、网盘搜索引擎等。

什么是倒排索引

倒排表以字或词为关键字进行索引，表中关键字所对应的记录表项记录了出现这个字或词的全部文档，一个表项就是一个字表段，它记录该文档的ID和字符在该文档中出现的位置状况。
因为每一个字或词对应的文档数量在动态变化，因此倒排表的创建和维护都较为复杂，可是在查询的时候因为能够一次获得查询关键字所对应的全部文档，因此效率高于正排表。在全文检索中，检索的快速响应是一个最为关键的性能，而索引创建因为在后台进行，尽管效率相对低一些，但不会影响整个搜索引擎的效率。

倒排索引案例分析

文档内容:

序号	文档内容
1	小俊是一家科技公司创始人，开的汽车是奥迪a8l，加速爽。
2	小薇是一家科技公司的前台，开的汽车是保时捷911
3	小红买了小薇的保时捷911，加速爽。
4	小明是一家科技公司开发主管，开的汽车是奥迪a6l,加速爽。
5	小军是一家科技公司开发，开的汽车是比亚迪速锐，加速有点慢

倒排索引会对以上文档内容进行关键词分词，可使用关键次直接定位到文档内容。

单词ID	单词	倒排列表docId
1	小	1,2,3,4,5
2	一家	1,2,4,5
3	科技公司	1,2,4,5
4	开发	4,5
5	汽车	1,2,4,5
6	奥迪	1,4
7	加速爽	1,3,4
8	保时捷	2,3
9	保时捷911	2
10	比亚迪	5

基于mapreduce纯手写打造本身的倒排索引

需求：有大量的文本文档，以下所示：
a.txt
hello tom
hello jim
hello kitty
hello rose

b.txt
hello jerry
hello jim
hello kitty
hello jack

c.txt
hello jerry
hello java
hello c++
hello c++

须要获得如下结果：
hello  a.txt-->4  b.txt-->4  c.txt-->4
java   c.txt-->1
jerry  b.txt-->1  c.txt-->1
....

思路：

一、先写一个mr程序：统计出每一个单词在每一个文件中的总次数

hello-a.txt 4

hello-b.txt 4

hello-c.txt 4

java-c.txt 1

jerry-b.txt 1

jerry-c.txt 1

要点1：map方法中，如何获取所处理的这一行数据所在的文件名？

worker在调用map方法时，会传入一个context，而context中包含了这个worker所读取的数据切片信息。而切片信息又包含这个切片所在的文件信息，那么就能够在map中：

FileSplit split=context.getInputSplit();

String fileName=split.getPath().getName();

要点二：setup方法

worker在正式处理数据以前，会先调用一次setup方法，因此，常利用这个机制来作一些初始化操做

二、而后在写一个mr程序，读取上述结果数据：

map： 根据-切，以单词作key，后面一段做为value

reduce： 拼接values里面的每一段，以单词作key，拼接结果作value，输出便可

代码实现

public class IndexStepOne {
    public static class IndexStepOneMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable>{
        /**
         * 产生: <单词-文件名，1><单词-文件名，1>
         */
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            /**
             * 若是map task读的是文件：划分范围是：《文件路径，偏移量范围》
             * 若是map task读的是数据库的数据，划分的任务范围是：《库名.表名，行范围》
             * 因此给抽象的getInputSplit
             */
            //每一个map task所处理的数据任务范围
            FileSplit inputSplit = (FileSplit) context.getInputSplit();
            String fileName = inputSplit.getPath().getName();
            String[] words = value.toString().split(" ");
            for(String w:words){
                //单词-文件名 1
                context.write(new Text(w+"-"+fileName),new IntWritable(1));
            }
        }
    }
    public static class IndexStepOneReduce extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{

        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int count=0;
            for(IntWritable value:values){
                count+=value.get();
            }
            context.write(key,new IntWritable(count));
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);
        //动态获取jar包在哪里
        job.setJarByClass(IndexStepOne.class);
        //2.封装参数：本次job所要调用的mapper实现类
        job.setMapperClass(IndexStepOneMapper.class);
        job.setReducerClass(IndexStepOneReduce.class);
        //3.封装参数：本次job的Mapper实现类产生的数据key,value的类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        //4.封装参数：本次Reduce返回的key,value数据类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        //6.封装参数：想要启动的reduce task的数量
        job.setNumReduceTasks(3);
        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("F:\\mrdata\\index\\input"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("F:\\mrdata\\index\\out1"));
        boolean res = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(res ? 0:-1);
    }
}

运行输出

part-r-000000    part-r-000001    part-r-0000002

hello-c.txt	4
jack-b.txt	1
java-c.txt	1
jerry-b.txt	1
kitty-a.txt	1
rose-a.txt	1

c++-c.txt	2
hello-a.txt	4
jerry-c.txt	1
jim-a.txt	1
kitty-b.txt	1
tom-a.txt	1

hello-b.txt	4
jim-b.txt	1

public class IndexStepOne2 {
    public static class IndexStepOneMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,Text>{

        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] split = value.toString().split("-");
            context.write(new Text(split[0]),
                    new Text(split[1].
                            replaceAll("\t","-->")));
        }
    }
    public static class IndexStepOneReduce extends Reducer<Text,Text,Text,Text>{
       //reduce阶段对相同的key进行处理，相同key发给同一个reduce task处理
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            //StringBuffer是线程安全的，StringBuild是线程不安全的
            //这里没有多线程并发，用StringBuild更快
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            /**
             * <hello a.txt-->4> <hello b.txt-->4> <hello c.txt-->4>
             *  <java c.txt-->1>
             *  <jetty b.txt-->1><jetty c.tex-->1>
             */
            /**
             * hello  a.txt-->4  b.txt-->4  c.txt-->4
             * java   c.txt-->1
             * jerry  b.txt-->1  c.txt-->1
             */
            for(Text value:values){
                sb.append(value.toString()).append("\t");
            }
            context.write(key,new Text(sb.toString()));
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception{
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);
        //动态获取jar包在哪里
        job.setJarByClass(IndexStepOne2.class);
        //2.封装参数：本次job所要调用的mapper实现类
        job.setMapperClass(IndexStepOneMapper.class);
        job.setReducerClass(IndexStepOneReduce.class);
        //3.封装参数：本次job的Mapper实现类产生的数据key,value的类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);
        //4.封装参数：本次Reduce返回的key,value数据类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);

        //6.封装参数：想要启动的reduce task的数量
        job.setNumReduceTasks(1);
        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("F:\\mrdata\\index\\out1"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("F:\\mrdata\\index\\out2"));
        boolean res = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(res ? 0:-1);
    }
}

运行输出

c++	c.txt-->2	
hello	a.txt-->4	b.txt-->4	c.txt-->4	
jack	b.txt-->1	
java	c.txt-->1	
jerry	b.txt-->1	c.txt-->1	
jim	a.txt-->1	b.txt-->1	
kitty	b.txt-->1	a.txt-->1	
rose	a.txt-->1	
tom	a.txt-->1

版权@须臾之余https://my.oschina.net/u/3995125