27、分布式索引关键技术与新零售渠道融合研究

分布式索引关键技术与新零售渠道融合研究

1. 分布式索引技术基础

1.1 Map与Reduce方法

在分布式计算中，Map和Reduce方法是两个核心概念。Map方法会并行应用于每个输入数据集，每次调用都会生成一个 (k2, v2) 队列，其形式为：Map(k1, v1) → list(k2, v2)。而Reduce方法则会收集Map端输出队列 (k2, v2) 中具有相同键的数据对，将它们聚合在一起，最终在输出时形成目标数据列表 (k3, v3)，例如：Reduce(k2, list(v2)) → list(k3, v3)。

1.2 搜索引擎结构

基于Lucene的文本信息搜索引擎主要包含以下核心技术和模块：
- 技术方面 ：采用了改进的分词算法、索引技术、检索技术以及改进的相关性排序算法。
- 核心模块 ：包括词处理、索引器、爬虫，还有相关性排序结果、索引文件等。
- 词处理 ：运用改进的分词算法对文本信息进行分词。
- 索引器 ：利用倒排索引技术对分词后的数据进行索引。
- 检索器 ：在索引文件中检索用户输入的搜索词。
- 索引文件 ：存储在分布式HDFS文件系统中，并使用并行计算机Map Reduce对HDFS上的文件进行处理。

下面是搜索引擎的结构和处理流程的mermaid流程图：