该博客介绍了如何使用Spark和Scala构建倒排索引。通过读取文件，转换数据为（文档ID，文档词集合）的RDD，然后映射为（词，文档ID）并去重，最后在reduceByKey阶段聚合每个单词的文档ID，生成倒排索引。示例代码展示了整个过程，并解释了flatMap和reduce方法的使用。
1.实例描述
输入为一批文件，文件内容格式如下：
Id1 The Spark
……
Id2 The Hadoop
……
输出如下：（单词，文档ID合并字符串）
The Id1 Id2
Hadoop Id2
……
2.设计思路
先读取所有文件，数据项为(文档ID，文档词集合)的RDD，然后将数据映射为（词，文档ID）的RDD，去重，最后在reduceByKey阶段聚合每个单词的文档ID
３.代码
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import org.apache.spark.SparkContext._
import scala.collection.mutable
object InvertedIndex {
def main(args: Array[String]) {
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
3105
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
