分布式搜索引擎 (Hadoop)

之前在学校做过一个文档搜索引擎的课设，使用倒排索引，以及cos，布尔等计算模型。

现在由于hadoop的流行，本文实现了基于hadoop的文档搜索引擎，仍然使用倒排索引。

A. Hadoop 安装

Hadoop安装在网上有很多，再次不赘述。

B.编译eclipse的hadoop插件

下载地址：

拷贝到eclipse的plugins目录。（新版本eclipse要拷贝到features目录），重启eclipse。

C.在eclipse下设置hadoop.

D.搜索引擎编程

我们分为两个部分，第一个部分是index，第二个部分是research。

每一个部分均包含mapper 和 reducer。

mapper（index）：这个部分mapper会以字节偏移量决定key， value的话，会由yarn从所有slaves的blocks里面读取，这方面编程人员不需要考虑。

在value里即为文档中的内容，在这里我们使用extractor和filter对文档进行筛选（这里暂时称作sign）并最后保存到context的key中。文档的名字保存到context的value中。

reducer（index）：这里的key和context是mapper中所设定的新的值。对相同的sign进行合并。

最后输出一个临时倒排索引的文档。

以下为research部分，这部分相对简单。

mapper（research）：读取之前生成的倒排索引的文档，这里按行读取文档然后以重新整理。

比如倒排索引中有一行：dog，21，a.txt=>11$b.txt=>10那么在mapper中写入的key，value为：

a.txt，dog-21-11

b.txt，dog-21-10

reducer（research）：对于每一对key-value，这里使用cos进行计算score然后写入context即可。