鄭睿穎 王芷婷

摘 要：分布式搜索引擎是一種結(jié)合了分布式計(jì)算技術(shù)和全文搜索技術(shù)的新型信息搜索系統(tǒng)。它改變了人們獲取信息的途徑，使得人們能夠更快捷、更有效地獲取信息。現(xiàn)在它已經(jīng)深入到網(wǎng)絡(luò)生活的每一方面，被譽(yù)為“上網(wǎng)第一站”。文章在分析當(dāng)前幾種分布式搜索引擎系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，總結(jié)了現(xiàn)在系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn)，針對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)的不足，提出了給予Hadoop的分布式搜索引擎。

關(guān)鍵詞：Hadoop；分布式搜索引擎；HDFS文件系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：TP391.3

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

一、引言

近年來，隨著信息技術(shù)科技的進(jìn)步，人們的生活方式發(fā)生了巨大的改變，強(qiáng)大的數(shù)據(jù)信息化的世界正在逐漸包裹著每一個(gè)生活在當(dāng)下的人們。在人們的日常生活和工作中，信息的獲取途徑逐漸被網(wǎng)絡(luò)所取代，而使用者想要快速地對(duì)海量信息進(jìn)行搜索就需要應(yīng)用一定的媒介，即搜索引擎。與傳統(tǒng)的集成式搜索相比，分布式搜索引擎具有更加突出的優(yōu)勢，在這種情況下，積極加強(qiáng)基于Hadoop的分布式搜索引擎研究具有重要意義。

二、基于Hadoop分布式搜索技術(shù)

Hadoop是一個(gè)由Apache基金會(huì)開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，它的產(chǎn)生是建立在針對(duì)Doug Cutting和Yahoo的研究之上。Hadoop對(duì)于用戶的要求并不高，只要有一定的程序開發(fā)基礎(chǔ)，即便不了解分布式底層細(xì)節(jié)，用戶依然可以開發(fā)分布式程序。

Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。HDFS有高容錯(cuò)性的特點(diǎn)，并且設(shè)計(jì)用來部署在低廉的硬件上。而且它提供高吞吐量來訪問應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序。HDFS放寬了POSIX的要求，可以以流的形式訪問文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。

Hadoop的框架最核心的設(shè)計(jì)就是HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲(chǔ)，而MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計(jì)算。

1.HDFS文件系統(tǒng)

開源版本在Google GFS中的體現(xiàn)就是HDFS，該分布式文件系統(tǒng)有高容錯(cuò)性，數(shù)據(jù)訪問中可以實(shí)現(xiàn)高吞吐量，能夠?qū)Ω哂?4MB的大文件進(jìn)行海量儲(chǔ)存。

對(duì)于一個(gè)HDFS系統(tǒng)來說，硬件故障是常有的事。一個(gè)HDFS系統(tǒng)由成百上千個(gè)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)片段的服務(wù)器構(gòu)成，可想而知，如此龐大的組成部分是很有可能出現(xiàn)故障的，而故障所導(dǎo)致的后果就是部件失效。因此，故障的檢測和自動(dòng)快速的恢復(fù)是HDFS一個(gè)很核心的設(shè)計(jì)目標(biāo)。

在HDFS上運(yùn)行的程序是有其特定的要求的，那就是必須以流的形式訪問數(shù)據(jù)集。HDFS不能進(jìn)行用戶交互，其處理文件的方式是批量處理。它的特點(diǎn)體現(xiàn)在數(shù)據(jù)吞吐量上，但對(duì)于數(shù)據(jù)訪問的反應(yīng)時(shí)間并沒有做過多要求。

HDFS文件系統(tǒng)還有一個(gè)顯著的特點(diǎn)，即大數(shù)據(jù)集。在HDFS上運(yùn)行的應(yīng)用程序都是擁有著大量數(shù)據(jù)的。通常情況下，HDFS文件大小為GB級(jí)到TB級(jí)。HDFS提供的空間是相當(dāng)大的，一個(gè)集群中不僅能支持?jǐn)?shù)百個(gè)節(jié)點(diǎn)，還可以支持千萬級(jí)別的文件。

2.MapReduce模型

MapReduce是一種編程模型，在2004年由Google Allo實(shí)驗(yàn)室提出。它的功能是作用在集群上，對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行并行處理。在Google內(nèi)部，MapReduce的應(yīng)用非常廣泛，其中包括分布grep、分布排序web訪問日志分析、反向索引構(gòu)建、文檔聚類、機(jī)器學(xué)習(xí)和基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯等。甚至，在MapReduce得到實(shí)現(xiàn)之后，它被用來重新生成了Google的整個(gè)索引。由此可見，MapReduce具有非常高的性能。

最簡單的MapReduce應(yīng)用程序，至少要包括三個(gè)部分：一個(gè)Map函數(shù)，一個(gè)Reduce函數(shù)，一個(gè)main函數(shù)。其中，Main函數(shù)的功能是將作業(yè)控制和輸入/輸出結(jié)合起來。Hadoop為其提供了大量接口，從而為Hadoop應(yīng)用程序程序員提供了許多工具，使得操作更方便。另外兩個(gè)函數(shù)就是這個(gè)模型的核心操作。Map和Reduce函數(shù)實(shí)際上處理的都是大量像這樣的簡單數(shù)據(jù)類型。在模型中首先對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，將分割后的數(shù)據(jù)分配給Map函數(shù)，然后Map把分配到的數(shù)據(jù)映射為另外一種的中間數(shù)據(jù)，它的映射規(guī)則由一個(gè)函數(shù)指定。Reduce則是對(duì)Map輸出的中間數(shù)據(jù)進(jìn)行歸約并輸出結(jié)果，而歸約的規(guī)則也是由另一個(gè)函數(shù)指定。這兩項(xiàng)操作規(guī)則均可由程序設(shè)計(jì)人員指定，也正是因?yàn)檫@一點(diǎn)的存在給了MapReduce模型巨大的靈活性。其執(zhí)行流程圖如下所示。

三、分布式引擎的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

分布式搜索有三個(gè)子系統(tǒng)，分別是爬行子系統(tǒng)、索引子系統(tǒng)、查詢子系統(tǒng)。系統(tǒng)中利用了MapReduce模型的優(yōu)點(diǎn)，將上述的三個(gè)子系統(tǒng)設(shè)計(jì)成分布式系統(tǒng)。下面對(duì)這三個(gè)子系統(tǒng)進(jìn)行分析。

（1）分布式爬行子系統(tǒng)。其主要功能是對(duì)網(wǎng)頁數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取，并進(jìn)行分析提取鏈接，生成的鏈接列表為下一次爬行做準(zhǔn)備。爬行子系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心就是任務(wù)調(diào)度，其所有的爬行器統(tǒng)一由JobTracker負(fù)責(zé)調(diào)度。

（2）分布式索引子系統(tǒng)。其主要負(fù)責(zé)的就是計(jì)算網(wǎng)頁的PageRank值，倒排文檔的構(gòu)建，以及索引文件的分布式存儲(chǔ)。此系統(tǒng)為整個(gè)搜索引擎的核心。

（3）分布式查詢子系統(tǒng)。主要負(fù)責(zé)的是響應(yīng)用戶查詢請(qǐng)求并向用戶返回查詢結(jié)果。查詢子系統(tǒng)采用的也是MapReduce模型設(shè)計(jì)，將Tomcat作為Web服務(wù)器，使用Jsp/Servlet技術(shù)于用戶進(jìn)行交互。

四、結(jié)語

在這個(gè)數(shù)字信息化大時(shí)代，在社會(huì)運(yùn)行過程中都會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。如何對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、操作，對(duì)用戶的要求提出響應(yīng)，是我們要一直探索和不斷研究的。那么，基于Hadoop的分布式搜索引擎的研究就具有重大的意義了。

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