分词测试 分词后倒排索引结果:可以通过http://127.0.0.1:9200/_analyze 测试 { "analyzer":"ik_max_word", "text":"我爱广州小蛮腰" } match匹配 1.match会条件分词去索引里面找 命中一个满足就返回 插入2条测试数据 文档1: 我爱广州小小蛮腰 文档2: 我爱成都 索引 文档 我 [文档1,位置0-1][文档2,位置0-1] 爱 [文档1,位置1-2][

比如:要求实现SQL中like “%xxxx%”的匹配效果. wildcard通配 这种效果在ES中最匹配的做法是用wildcard query通配,这种情况不会对query分词,而是直接遍历倒排索引逐个匹配计算,性能是无法想象的,大家慎用. match全文匹配 效果最差的做法是用match全文检索,这种情况只要query分词的任何一个term出现在倒排中,就会召回文档,所以很容易搜出一些八竿子打不着的文档. term匹配 如果你的搜索词本身不需要分词,只是一个term的话,那么直接走term

1.问题抛出 某个词组在Elasitcsearch中的某个document中存在,就一定通过某种匹配方式把它搜出来. 举例: title=公路局正在治理解放大道路面积水问题. 输入关键词:道路,能否搜索到这个document呢? 实际应用中可能需要: 1)检索关键词”理解”.”解放”.”道路”.“理解放大”,都能搜出这篇文档. 2)单个的字拆分“治”.“水”太多干扰,不要被检索出来. 3)待检索的词不在词典中,也必须要查到. 4)待检索词只要在原文title或content中出现,都要检索到. 

主要知识点: match_phrase的使用场景 match_phrase的用法 match_phrase的原理     一.什么是近似匹配 match_phrase的使用场景 现假设有两个句子     1.java is my favourite programming language, and I also think spark is a very good big data system. 2.java spark are very related, because scala is

前言: 从IT跨度到DT,如今的数据每天都在海量的增长.面对如此巨大的数据,如何能让搜索引擎更好的工作呢?本文作为Hadoop系列的第二篇,将介绍分布式情况下搜索引擎的基础实现,即“倒排索引”. 1.问题描述 将所有不同文件里面的关键词进行存储,并实现快速检索.下面假设有3个文件的数据如下: file1.txt:MapReduce is simple file2.txt:mapReduce is powerful is simple file3.txt:Hello MapReduce bye M

一.问题背景 倒排索引其实就是出现次数越多,那么权重越大,不过我国有凤巢....zf为啥不管,总局回应推广是不是广告有争议... eclipse里ctrl+t找接口或者抽象类的实现类,看看都有啥方法,有时候hadoop的抽象类返回的接口没有需要的方法,那么我们返回他的实现类. 吧需要的文件放入hdfs下的目录下,只要不是以下划线开头的均算. 二.理论准备 搜索引擎查询的时候就是查询这个单词文档矩阵,旺旺采用倒排索引存储,后缀树也可以. 不管理论直接看例子,这是原始的文档 下面是简单的索引,只是表

倒排索引是搜索引擎中最为核心的一项技术之一,可以说是搜索引擎的基石.可以说正是有了倒排索引技术,搜索引擎才能有效率的进行数据库查找.删除等操作. 1. 倒排索引的思想 倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录.这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址.由于不是由记录来确定属性值,而是由属性值来确定记录的位置,因而称为倒排索引(inverted index). 在搜索引擎中,查询词可以切分成若干个单词,所以对于搜索引擎中的倒排索引对应的属性就是单词,而对应的记录就是

  1.简介 倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录.这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址.由于不是由记录来确定属性值,而是由属性值来确定记录的位置,因而称为倒排索引(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). 倒排文件(倒排索引),索引对象是文档或者文档集合中的单词等,用来存储这些单词在一个文档或者一组文档中的存储位置,是对文档或者文档集合的一种最常用的索引机制. 搜索引擎的关键步骤

环境: Hadoop1.x,CentOS6.5,三台虚拟机搭建的模拟分布式环境 数据:任意数量.格式的文本文件(我用的四个.java代码文件) 方案目标: 根据提供的文本文件,提取出每个单词在哪个文件中出现了几次,组成倒排索引,格式如下 Ant FaultyWordCount.java : 1 , WordCount.java : 1 思路: 因为这个程序需要用到三个变量:单词.文件名.出现的频率,因此需要自定义Writable类,以单词为key,将文件名和出现的频率打包. 1.先将每行文本的单

由于倒排索引文件往往占用巨大的磁盘空间,我们自然想到对数据进行压缩.同时,引进压缩算法后,使得磁盘占用减少,操作系统在query processing过程中磁盘读取效率也能提升.另外,压缩算法不仅要考虑压缩效果,还要照顾到query processing过程的解压缩效率. 总的来说,好的索引压缩算法需要最大化两个方面: 1.减少磁盘资源占用 2.加快用户查询响应速度 其中,加快响应速度比减少磁盘占用更为重要.本文主要介绍PForDelta压缩算法,其简单易懂,能够提供可观的数据压缩,同时具备非常

开发工具:eclipse 目标:对下面文档phone_numbers进行倒排索引: 13599999999 1008613899999999 12013944444444 1380013800013722222222 1380013800018800000000 12013722222222 1008618944444444 10086 代码: import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import

想实现书上倒排索引的例子,但是我不会java想用C++写,如果用hadoop streaming 那么输入必须是标准输入的形式, 那么我怎么获得每个文件的文件名呢? 查了一下,还有一种方法叫做hadoop pipes 也是可以用来支持C++的,但是怎么用我还不懂

1.前言 学习hadoop的童鞋,倒排索引这个算法还是挺重要的.这是以后展开工作的基础.首先,我们来认识下什么是倒拍索引: 倒排索引简单地就是:根据单词,返回它在哪个文件中出现过,而且频率是多少的结果.这就像百度里的搜索,你输入一个关键字,那么百度引擎就迅速的在它的服务器里找到有该关键字的文件,并根据频率和其他一些策略(如页面点击投票率)等来给你返回结果.这个过程中,倒排索引就起到很关键的作用. 2.分析设计 倒排索引涉及几个过程:Map过程,Combine过程,Reduce过程.下面我们来分析

先来简单介绍一下什么是文档倒排索引 倒排索引是文档检索系统中最常见的数据结构,被广泛应用在全文搜索引擎上.主要用来存储某个单词(或词组)在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射,即提供了一种根据内容来查找文档的方式. 简单点来讲呢,就是根据内容找文章.   倒排索引的概念说明白了,就该说说怎么用MapReduce实现. 测试数据奉上: file1:MapReduce is simple file2:MapReduce is powerful is simple file3:Hello MapRe

本文调试环境: ubuntu 10.04 , hadoop-1.0.2 hadoop装的是伪分布模式,就是只有一个节点,集namenode, datanode, jobtracker, tasktracker...于一体. 本文实现了简单的倒排索引,单词,文档路径,词频,重要的解释都会在代码注视中. 第一步,启动hadoop, 开发环境主要是用eclipse. 在本地文件系统中新建三个文本文档作为数据源:并且上传到HDFS文件系统上: 如上图,在HDFS上新建了一个输入路径文件夹:input1,

好的,现在,来weekend110的textinputformat对切片规划的源码分析, Inputformat默认是textinputformat,一通百通. 这就是今天,weekend110的textinputformat对切片规划的源码分析入口 [LocatedFileStatus{path=hdfs://weekend110:9000/wc/srcdata/words.log; isDirectory=false; length=90; replication=1; blocksize=

Xapian的检索流程和大部分搜索系统都一样,就先从倒排表抽取候选文档,然后结合其他信息进行排序,取top文档作为搜索结果,具体流程如下: 图1 xapian搜索流程 具体流程 在terms中找到documents 查询这些文档对应的values,进行排序,如果候选document比较多,这个过程就会很慢. 给出top结果,一般会读取data数据. 和别的搜索系统一样,提高搜索速度,主要靠优化第一步,较少允许量,或者缩减到下一步的候选文档数目. xapian倒排索引的归并中,对and的归并采用的

hadoop api http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/api/org/apache/hadoop/mapreduce/Reducer.html 改变一下需求:要求“文档词频列表”是经过排序的,即 出现次数高的再前 思路: 代码: package proj; import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.apache.hadoop

倒排索引要存哪些信息   提到倒排索引,第一感觉是词到文档列表的映射,实际上,倒排索引需要存储的信息不止词和文档列表.为了使用余弦相似度计算搜索词和文档的相似度,需要计算文档中每个词的TF-IDF值,这样就需要记录词在每个文档中出现的频率以及包含这个词的文档数量,前者需要对应每个文档记录一个值,后者就是倒排表长度.除此以外,为了能够高亮搜索结果,需要记录每个词在文档中的偏移信息(起始位置和长度),为了支持短语查询,需要记录每个词的position信息,注意position和offset不是一个概

这是一道来自百度的面试题.倒排索引的AND操作. 倒排索引是以关键词作为索引项来索引文档的一种机制,如图中Brutus.Calpurnia.Caesar为关键词,2.4.8等等为文档ID. 现在有一个查询:Brutus AND Calpurnia AND Caesar.这个查询实际上就是要找出Brutus(以下简称B).Calpurnia(以下简称C1)和Caesar(C2)的索引文档中的相同项.假设B.C1.C2的长度分别为m.n.p.    比较容易想到的是用归并排序的思想来解决这个问题.即