大数据讲课笔记5.5 MR案例——倒排索引

本文详细讲解了如何使用MapReduce实现倒排索引,从案例分析到具体实现步骤,包括Map、Combine和Reduce阶段的细节,以及最后的运行和结果验证,帮助读者深入理解倒排索引在大数据处理中的应用。

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零、学习目标

  1. 理解倒排索引
  2. 实现倒排索引

一、导入新课

  • 通过上节课的学习,我们对MapReduce运行模式和性能优化策略有了一定的认识。本节课将针对MapReduce经典案例——倒排索引进行详细讲解。

二、新课讲解

(一)案例分析

1、倒排索引介绍

  • 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)。
    在这里插入图片描述

2、案例需求及分析

  • 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。
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