【大数据技术Hadoop+Spark】MapReduce之单词计数和倒排索引实战（附源码和数据集超详细）

Bertha 。 2023-09-30 17:55 17阅读 0赞

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## 一、统计单词出现次数 ##

单词计数是最简单也是最能体现MapReduce思想的程序之一，可以称为MapReduce版“Hello World。其主要功能是统计一系列文本文件中每个单词出现的次数

程序解析

首先MapReduce将文件拆分成splits，由于测试用的文件较小，只有二行文字，所以每个文件为一个split，并将文件按行分割形成<key， value>对，如下图所示，这一步由MapReduce框架自动完成，其中偏移量(即key值)包括了回车所占的字符数(Windows和Linux环境会不同)

![ac2d93aa42184f84a77babb26a86a64d.png][]

（2）将分割好的<key， value>对交给用户定义的Map方法进行处理，生成新的<key， value>对

![c4b44ba1a1424bf5993672b144863195.png][]

（3）得到Map方法输出的<key，value>对后，Mapper会将它们按照key值进行排序，并执行Combine过程，将key至相同value值累加，得到Mapper的最终输出结果

![869f1d86891246c2b0017694d68a63d0.png][]

（4）Reducer先对从Mapper接收的数据进行排序，再交由用户自定义的Reduce方法进行处理，得到新的<key，value>对，并作为WordCount的输出结果

![c6083ab89ba448469bce1afae0835e74.png][]

主要编写Map和Reduce函数.这个Map函数使用StringTokenizer函数对字符串进行分隔，通过write方法把单词存入word中 k/v来自于Map函数中的context，可能经过了进一步处理(combiner)，同样通过context输出

运行程序后通过浏览器访问页面即可获取结果

![95980ff0c9d94e3db418d2616f38282b.png][]

代码如下

package com.bigdata.wc;
    
    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
    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.output.FileOutputFormat;
    import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
    
    import java.io.IOException;
    import java.util.StringTokenizer;
    
    
    public class WordCount {
    
    
        public static class TokenizerMapper
                extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
    
    
            private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
            private Text word = new Text();
    
    
            public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
                StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
                while (itr.hasMoreTokens()) {
                    word.set(itr.nextToken());
                    System.out.println(word);
                    context.write(word, one);
                }
            }
        }
    
    
        public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
            private IntWritable result = new IntWritable();
            public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
                int sum = 0;
                for (IntWritable val : values) {
                    sum += val.get();
                }
                result.set(sum);
                context.write(key, result);
            }
        }
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            System.setProperty("hadoop.home.dir", "D:\\hadoop-2.7.0");
            System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");
            Configuration conf = new Configuration();
            conf.set("yarn.resourcemanager.address", "bigdata01:8032");
            conf.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");
            conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://bigdata02:9000/");
            conf.set("mapreduce.app-submission.cross-platform", "true");
            conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
            conf.set("mapred.jar","D:\\hadoopdemo\\WordCount\\target\\WordCount-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar");
            String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
            if (otherArgs.length < 2) {
                System.err.println("Usage: wordcount <in> [<in>...] <out>");
                System.exit(2);
            }
            Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
            job.setJarByClass(WordCount.class);
            job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
            job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
            job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
            job.setOutputKeyClass(Text.class);
            job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
            for (int i = 0; i < otherArgs.length - 1; ++i) {
                FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i]));
            }
            FileOutputFormat.setOutputPath(job,
                    new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]));
            System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
        }
    }

## 二、倒排索引 ##

倒排索引是文档检索系统中最常用的数据结构，被广泛应用于全文搜索引擎。倒排索引主要用来存储某个单词（或词组）在一组文档中的存储位置的映射，提供了可以根据内容来查找文档的方式，而不是根据文档来确定内容，因此称为倒排索引（Inverted Index）。带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件，简称倒排文件(Inverted File)。

![75d801e3150045c4a78866963e18bdea.png][]

现假设有三个源文件file1.txt、file2.txt和file3.txt，需要使用倒排索引的方式对这三个源文件内容实现倒排索引，并将最后的倒排索引文件输出。

![1cb650e2b6ae48c89a543d4ab9e186f3.png][] 首先，使用默认的TextInputFormat类对每个输入文件进行处理，得到文本中每行的偏移量及其内容。Map过程首先分析输入的<key，value>键值对，经过处理可以得到倒排索引中需要的三个信息：单词、文档名称和词频。

![09e89ff801ba43fca61960e24ee6bea1.png][]

经过Map阶段数据转换后，同一个文档中相同的单词会出现多个的情况，而单纯依靠后续Reduce阶段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阶段，先完成每一个文档的词频统计。

![696c110b80ca4b0d8b0eaeea520dc769.png][]

经过上述两个阶段的处理后，Reduce阶段只需将所有文件中相同key值的value值进行统计，并组合成倒排索引文件所需的格式。

![c70638a756a54b258a986001d758b44f.png][]

效果测试如下

![f09209d87dc8424eb16885777e96eccf.png][]

![915467547a594b7e82c8c9df1311a58b.png][]

部分代码如下 全部代码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信

package com.mr.InvertedIndex;
    
    import java.io.IOException;
    
    import org.apache.hadoop.io.Text;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
    
    public class InvertedIndexReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {  
    	  
        private static Text result = new Text();  
      
        // 输入：<MapReduce file3:2>  
        // 输出：<MapReduce file1:1;file2:1;file3:2;>  
        @Override  
        protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)  
                throws IOException, InterruptedException {  
            // 生成文档列表  
            String fileList = new String();  
            for (Text value : values) {  
                fileList += value.toString() + ";";  
            }  
      
            result.set(fileList);  
            context.write(key, result);  
        }  
    }

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