使用hadoop版本为2.2.0 倒排索引简单的可以理解为全文检索某个词 例如:在a.txt 和b.txt两篇文章分别中查找统计hello这个单词出现的次数,出现次数越多,和关键词的吻合度就越高 现有a.txt内容如下: hello tom hello jerry hello kitty hello world hello tom b.txt内容如下: hello jerry hello tom hello world 在hadoop平台上编写mr代码分析统计各个单词在两个文本中出现的次数 其实…

倒排索引是搜索引擎中最为核心的一项技术之一,可以说是搜索引擎的基石.可以说正是有了倒排索引技术,搜索引擎才能有效率的进行数据库查找.删除等操作. 1. 倒排索引的思想 倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录.这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址.由于不是由记录来确定属性值,而是由属性值来确定记录的位置,因而称为倒排索引(inverted index). 在搜索引擎中,查询词可以切分成若干个单词,所以对于搜索引擎中的倒排索引对应的属性就是单词,而对应的记录就是…

基本概念: 索引Index es吧数据放到一个或者多个索引中,如果用关系型数据库模型对比,索引的地位与数据库实例(db)相当.索引存放和读取的基本单元是文档(document).es内部使用的是apache lucene实现的索引中数据的读写.(es被视为单独的一个索引,在lucene中不止一个,因为分布式中,es会用到分区shards和备份replicas机制讲一个索引存储多份). 文档document 在es中,文档主要是存储实体.所有的es应用需求最后都需要统一建成一个检索模型:检索相关文…

简介 hadoop2的中的MapReduce不再是hadoop1中的结构已经没有了JobTracker,而是分解成ResourceManager和ApplicationMaster.这次大变革被称为MRv2或者YARN,是一次革命性的变化. 配置 在前面的文章中,我们配置了hadoop2集群的HA高可靠,下面紧接上前面的配置,设置MapReduce的配置信息,也是最简单最容易上手的. 修改文件yarn-site.xml,内容如下 <configuration>   <property&g…

关于mapreduce程序运行在yarn上时内存的分配一直是一个让我蒙圈的事情,单独查任何一个资料都不能很好的理解透彻.于是,最近查了大量的资料,综合各种解释,终于理解到了一个比较清晰的程度,在这里将理解的东西做一个简单的记录,以备忘却.首先,先将关于mapreduce和yarn关于内存分配的参数粘贴上:yarn.scheduler.minimum-allocation-mbyarn.scheduler.maximum-allocation-mbyarn.nodemanager.resource…

1.简介 MapReduce计算框架是二代hadoop的YARN一部分,能够提供大数据量的平行批处理.MR只提供了基本的计算方法,之所以能够使用在不用的数据格式上包括HBase表上是因为特定格式上的数据读取和写入都实现了各自的inputformat和outputformat,这样MR就通过这两个接口屏蔽了各个数据源的产异性,统一计算框架.本文主要介绍如何让HBase表作为MR计算框架的输入和输出源,并通过实现一个简历二级索引的小例子来介绍. 2. HBase与MR关系 HBase和MapRedu…

1.MapReduce的定义 2.MapReduce的优缺点 优点 缺点 3.MapReduce的核心思想 4.MapReduce进程 5.常用数据序列化类型 6.MapReduce的编程规范 用户编写的程序分成三个部分:Mapper.Reducer和Driver 7.WordCount简单操作 需求:在给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数 如一个类似这样的文件 Mapper类 package com.nty.wordcount; import org.apache.hadoop.io…

MapReduce是Google在2004年发表的论文<MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters>中提出的一个用于分布式的用于大规模数据处理的编程模型. 原理 MapReduce将数据的处理分成了两个步骤,Map和Reduce.Map将输入的数据集拆分成一批KV对并输出,对于每一个<k1, v1>,Map将输出一批<k2, v2>:Reduce将Map对Map中产生的结果进行汇总,对于每一个<k…

1. 设计思路 在MapReduce过程中自带有排序,可以使用这个默认的排序达到我们的目的. MapReduce 是按照key值进行排序的,我们在Map过程中将读入的数据转化成IntWritable类型,然后作为Map的key值输出. Reduce 阶段拿到的就是按照key值排序好的<key,value list>,将key值输出,并根据value list 中元素的个数决定key的输出次数. 2. 实现 2.1 程序代码 package sort; import java.io.IOExce…

1. 设计思路 去重,重点就是无论某个数据在文件中出现多少次,最后只是输出一次就可以. 根据这一点,我们联想到在reduce阶段数据输入形式是 <key, value list>,只要是key相同的,在shuffle阶段都会聚合在一起,所以只要在map阶段将要去重的数据作为key值就可以达到目的. 2. 具体实现 package moverepeat; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration…

文件合并和去重: 可以把每一行文本作为key,value为随意值. 数字排序: MapReduce过程中就有排序,它是按照key值进行排序的,如果key为封装int的IntWritable类型,那么MapReduce按照数字大小对key排序,如果key为封装为String的Text类型,那么MapReduce按照字典顺序对字符串排序. IntWritable和Text作为输入输出的键值对类型,都可以通过set()设置值.…

时间序列数据库最多,使用也最广泛.一般人们谈论时间序列数据库的时候指代的就是这一类存储.按照底层技术不同可以划分为三类. 直接基于文件的简单存储:RRD Tool,Graphite Whisper.这类工具附属于监控告警工具,底层没有一个正规的数据库引擎.只是简单的有一个二进制的文件结构. 基于K/V数据库构建:opentsdb(基于hbase),blueflood,kairosDB(基于cassandra),influxdb,prometheus(基于leveldb) 基于关系型数据库构建:m…

需求: 以上三个文件,用MapReduce进行处理,最终输出以下格式: hello c.txt-->2 b.txt-->2 a.txt-->3jerry c.txt-->1 b.txt-->3 a.txt-->1tom c.txt-->1 b.txt-->1 a.txt-->2 思考: 我们需要进行两个步骤: 1.就是之前的统计单词个数的练习,只不过现在需要加上文件名而已.得到如下效果 hello-->a.txt 3hello-->b.tx…

倒排索引建立 需求分析 需求:有大量的文本(文档.网页),需要建立搜索索引 最终实现的结果就是哪个单词在哪个文章当中出现了多少次 思路分析: 首选将文档的内容全部读取出来,加上文档的名字作为key,文档的value为1,组织成这样的一种形式的数据 map端数据输出 hello-a.txt 1tom-a.txt 1hello-a.txt 1jerry-a.txt 1 到reduce阶段hello-a.txt <1,1> reduce端数据输出 hello-a.txt 2 tom-a.txt 1…

一.键值对RDD的创建 1.从文件中加载 /opt目录下创建wordky.txt文件. wordky.txt文件中输入以下三行字符: Hadoop is good Spark is fast Spark is better 使用map()函数转换得到相应的键值对RDD并输出: 2.从列表中创建键值对RDD 二.常用的键值对转换操作 1.使用reduceByKey(func)统计每个单词的出现次数 2.使用groupByKey()对具有相同键的值进行分组 3.使用keys返回所有的key 4.使用…

这里来学习的是利用MapReduce的分布式编程模型来实现简单的倒排索引. 首先什么是倒排索引? 倒排索引是文档检索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,即可以通过内容来查找文档: 而不是通过文档来确定文档所包含的内容,因而被称作倒排索引(Inverted Index). 倒排索引的基本原理和建立过程可以用图来说明. 各种类型的文件经过解析后变成纯文本,再经过中文分词,并与对应的文档号进行组合, 就形成了最简单的…

本文调试环境: ubuntu 10.04 , hadoop-1.0.2 hadoop装的是伪分布模式,就是只有一个节点,集namenode, datanode, jobtracker, tasktracker...于一体. 本文实现了简单的倒排索引,单词,文档路径,词频,重要的解释都会在代码注视中. 第一步,启动hadoop, 开发环境主要是用eclipse. 在本地文件系统中新建三个文本文档作为数据源:并且上传到HDFS文件系统上: 如上图,在HDFS上新建了一个输入路径文件夹:input1,…

一.倒排索引简单介绍 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经常使用的数据结构. 以英文为例.以下是要被索引的文本: T0="it is what it is" T1＝"what is it" T2＝"it is a banana" 我们就能得到以下的反向文件索引: "a&quo…

1.单词--文档矩阵 单词-文档矩阵是表达两者之间所具有的一种包含关系的概念模型,图3-1展示了其含义.图3-1的每列代表一个文档,每行代表一个单词,打对勾的位置代表包含关系.…

目录 Map-Reduce JavaScript 函数 Map-Reduce 行为 一个简单的测试 原文地址https://docs.mongodb.com/manual/core/map-reduce/ Map-Reduce 示例 Map-reduce是一种数据处理范例,用于将大量数据压缩为有用的聚合结果. 对于map-reduce操作,MongoDB提供了mapReduce数据库命令. 一个简单的map-reduce示例如下: 在此map-reduce操作中,MongoDB将映射(map)操…

在工作中,很多时候都是用hive或pig来自动化执行mr统计,但是我们不能忘记原始的mr.本文记录了一些通过mr来完成的经典的案例,有倒排索引.数据去重等,需要掌握. 一.使用mapreduce实现倒排索引  倒排索引(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.  之所以称之为倒排索引,…

MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters MapReduce:面向大型集群的简化数据处理 摘要 MapReduce既是一种编程模型,也是一种与之关联的.用于处理和产生大数据集的实现.用户要特化一个map程序去处理key/value对,并产生中间key/value对的集合,以及一个reduce程序去合并有着相同key的所有中间key/value对.本文指出,许多实际的任务都可以用这种模型来表示. 用这种函数式风格写出的程序自动就…

Abstract MapReduce是一种编程模型和一种用来处理和产生大数据集的相关实现.用户定义map函数来处理key/value键值对来产生一系列的中间的key/value键值对.还要定义一个reduce函数用来合并有着相同中间key值的中间value.许多现实世界中的任务都可以用这种模型来表达,就像下文所展示的那样. 用这个风格编写的程序可以自动并行地在集群上工作.运行时系统会自动处理例如切割输入数据,在机器之间调度程序的执行,处理机器故障以及管理必要的机器间通信等细节问题.这可以让那些对…

文章来自于:http://www.cnblogs.com/geekma/p/3139823.html MapReduce:大型集群上的简单数据处理 摘要 MapReduce是一个设计模型,也是一个处理和产生海量数据的一个相关实现.用户指定一个用于处理一个键值(key-value)对生成一组key/value对形式的中间结果的map函数,以及一个将中间结果键相同的键值对合并到一起的reduce函数.许多现实世界的任务都能满足这个模型,如这篇文章所示. 使用这个功能形式实现的程序能够在大量的普通机器…

谷歌三大核心技术(二)Google MapReduce中文版  Google MapReduce中文版     译者: alex   摘要 MapReduce是一个编程模型,也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现.用户首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合,输出中间的基于key/value pair的数据集合:然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值.现实世界中有很多满足上述处理模型的例子,本论文将详细描述这个…

Google论文之三----MapReduce MapReduce:大型集群上的简单数据处理 摘要 MapReduce是一个设计模型,也是一个处理和产生海量数据的一个相关实现.用户指定一个用于处理一个键值(key-value)对生成一组key/value对形式的中间结果的map函数,以及一个将中间结果键相同的键值对合并到一起的reduce函数.许多现实世界的任务都能满足这个模型,如这篇文章所示. 使用这个功能形式实现的程序能够在大量的普通机器上并行执行.这个运行程序的系统关心下面的这些细节:输入…

  这些年,云计算.大数据的发展如火如荼,从早期的以MapReduce为代表的基于文件系统的离线数据计算,到以Spark为代表的内存计算,以及以Storm为代表的实时计算,还有图计算等等.只要数据规模到了一定的程度,都需要依赖分布式计算来实时或者离线做出决策.虽然本人并未从事相关工作,但是了解一下还是好的. MapReduce这个词一度是分布式计算的代名词,至少代表了离线计算这一大类大数据编程范式.当提到这个词,可能是指google的论文,或者hadoop的mr实现,也或者是这种编程范式.在本文…

  Google MapReduce中文版     译者: alex   摘要 MapReduce 是一个编程模型,也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现.用户首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合,输出中间的基于key/value pair的数据集合:然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值.现实世界中有很多满足上述处理模型的例子, 本论文将详细描述这个模型.   MapReduce架构的程序能够在大量的 普…

什么是MapReduce Hadoop中的MapReduce是一个简单的软件框架,基于它写出的应用程序可以运行在由上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错式并行处理TB级数据 MapReduce的起源 源于谷歌在2004年发表的一篇MapReduce的论文,而Hadoop Reduce实际上就是谷歌MapReduce的克隆版本 MapReduce具有的特点 众所周知MapReduce是一种很受欢迎的软件框架,尤其是我们国家发展到现在互联网的浪潮愈演愈烈,那么它都有什么特点呢? 1.易于编…

MapReduce:超大机群上的简单数据处理   摘要 MapReduce是一个编程模型,和处理,产生大数据集的相关实现.用户指定一个map函数处理一个key/value对,从而产生中间的key/value对集.然后再指定一个reduce函数合并所有的具有相同中间key的中间value.下面将列举许多可以用这个模型来表示的现实世界的工作. 以这种方式写的程序能自动的在大规模的普通机器上实现并行化.这个运行时系统关心这些细节:分割输入数据,在机群上的调度,机器的错误处理,管理机器之间必要的通信.这…