倒排索引

Index An index (plural: usually indexes , more rarely indices ; see below) is a list of words or phrases ('headings') and associated pointers ('locators') to where useful material relating to that heading can be found in a document or collection of documents. Examples are an index in the back matter of a book and an index that serves as a library catalog . forward & inverted index https://www.cnblogs.com/softidea/p/9852048.html 正排索引(forward index)与倒排索引(inverted index) 正排索引（前向索引） 正排索引也称为"前向索引"。 正向索引 的结构如下： “文档1”的ID > 单词1：出现次数，出现位置列表；单词2：出现次数，出现位置列表；…………。 “文档2”的ID > 此文档出现的关键词列表。 　　一般是通过key

引言： 在信息大爆炸的今天，有了搜索引擎的帮助，使得我们能够快速，便捷的找到所求。提到搜索引擎，就不得不说VSM模型，说到VSM，就不得不聊倒排索引。可以毫不夸张的讲，倒排索引是搜索引擎的基石。 VSM检索模型 VSM全称是Vector Space Model(向量空间模型)，是IR(Information Retrieval信息检索)模型中的一种，由于其简单，直观，高效，所以被广泛的应用到搜索引擎的架构中。98年的Google就是凭借这样的一个模型，开始了它的疯狂扩张之路。废话不多说，让我们来看看到底VSM是一个什么东东。 在开始之前，我默认大家对线性代数里面的向量(Vector)有一定了解的。向量是既有大小又有方向的量，通常用有向线段表示，向量有：加、减、倍数、内积、距离、模、夹角的运算。 文档(Document)：一个完整的信息单元，对应的搜索引擎系统里，就是指一个个的网页。 标引项(Term)：文档的基本构成单位，例如在英文中可以看做是一个单词，在中文中可以看作一个词语。 查询(Query)：一个用户的输入，一般由多个Term构成。 那么用一句话概况搜索引擎所做的事情就是：对于用户输入的Query，找到最相似的Document返回给用户。而这正是IR模型所解决的问题： 信息检索模型是指如何对查询和文档进行表示，然后对它们进行相似度计算的框架和方法。 举个简单的例子：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/40648295 ，转知乎，手敲一遍，加深记忆 箴言：无论是这些海量数据处理面试题也好，还是算法也好，面试时，70~80%的人不是倒在这两方面，而是倒在基础之上(诸如语言，数据库，操作系统，网络协议等等)，所以， 无论任何时候，基础最重要，没了基础，便什么都不是 。 何谓海量数据处理？ 无非就是基于海量数据上的存储，处理，操作。海量就是数据量太大。导致要么无法再较短时间解决，要么是数据太大，无法一次性装入内存。 解决方案： 针对时间：可以采取巧妙的算法搭配合适的数据结构，如Bloom filter、Hash、bit-map、Heap、数据库索引或者倒排索引、Trie树 针对空间：无非就是大而化小，分而治之（hash映射），不就是规模大嘛，我就化成小的，各个击破。 关于单机和集群问题： 单机：处理装载数据的机器有限（只需考虑CPU,内存，硬盘的数据交互） 集群：机器有多辆，适合分布式处理，并行计算（更多考虑节点和节点间的数据交互） 通过另一篇：Big Data Processing，知道，处理海量数据无非就是： 分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序 双层桶划分 Bloom filter/Bitmap Trie树/数据库/倒排索引 外排序 分布式处理之Hadoop/Mapreduce 本文第一部分

教你如何迅速秒杀99%的海量数据处理面试题 教你如何迅速秒杀99%的海量数据处理面试题 作者：July 出处：结构之法算法之道blog 前言 一般而言，标题含有“秒杀”，“99%”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌，但进一步来讲，如果读者读罢此文，却无任何收获，那么，我也甘愿背负这样的罪名，:-)，同时，此文可以看做是对这篇文章： 十道海量数据处理面试题与十个方法大总结 的一般抽象性总结。 毕竟受文章和理论之限，本文摒弃绝大部分的细节，只谈方法/模式论，且注重用最通俗最直白的语言阐述相关问题。最后，有一点必须强调的是，全文行文是基于面试题的分析基础之上的，具体实践过程中，还是得具体情况具体分析，且场景也远比本文所述的任何一种场景复杂得多。 OK，若有任何问题，欢迎随时不吝赐教。谢谢。 何谓海量数据处理？ 所谓海量数据处理，其实很简单，海量，海量，何谓海量，就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大，导致无法一次性装入内存。 那解决办法呢?针对时间，我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构，如 Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie/ ，针对空间，无非就一个办法：大而化小： 分而治之/hash映射 ，你不是说规模太大嘛，那简单啊，就把规模大化为规模小的，各个击破不就完了嘛。

目录 正排与倒排索引 倒排索引的核心组成 一个例子 – Elasticsearch Elasticsearch的 倒排索引 正排与倒排索引 目录 – 正排 正排索引是文档id到单词的一个关系 倒排索引是单词到文档id的一个关系 倒排索引的核心组成 倒排索引包含两个部分 单词词典（Term Dictionary），记录所有文档的单词，记录单词到倒排列表的关联关系 单词词典一般比较大，可以通过B+树或哈希链法实现，以满足高性能的插入与查询 倒排列表（Posting List）- 记录了单词对应的文档结合，由倒排索引项组成 倒排索引项(Posting) 文档ID 词频TF – 该单词在文档中出现的次数，用于相关性评分 位置（Position）- 单词在文档中分词的位置。用于语句搜索（phrase query） 偏移（Offset）- 记录单词的开始结束位置，实现高亮显示 一个例子 – Elasticsearch Elasticsearch的 倒排索引 Elasticsearch的JSON文档中的每个字段，都有自己的倒排索引 可以指定对某些字段不做索引 优点：节省存储空间 缺点：字段无法被索引 来源： https://www.cnblogs.com/anyux/p/11977321.html

概述 倒排索引 （英语：Inverted index），也常被称为反向索引、置入档案或反向档案，是一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。它是文档检索系统中最常用的数据结构。通过倒排索引，可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。倒排索引主要由两个部分组成：“单词词典”和“倒排文件”。 倒排索引有两种不同的反向索引形式： 　　一条记录的水平反向索引（或者反向档案索引）包含每个引用单词的文档的列表。 　　一个单词的水平反向索引（或者完全反向索引）又包含每个单词在一个文档中的位置。 　　后者的形式提供了更多的兼容性（比如短语搜索），但是需要更多的时间和空间来创建。 现代搜索引擎的索引都是基于倒排索引。相比“签名文件”、“后缀树”等索引结构， “倒排索引” 是实现单词到文档映射关系的最佳实现方式和最有效的索引结构。 多Job串联 ：第一个job产生的输出结果，是第二个job的输入，第二个job执行的前提是获得第一个job的输出结果，第二个job依赖于第一个job，二者是串行执行关系。job1----->job2----->jobn 示例 需求：有大量的文本（文档、网页），需要建立搜索索引。 示例：有a.txt,b.txt,c.txt三个文件，每个文件分别对应一些关键词； a.txt如下： map reduce MapReduce index

ElasticSearch基础概念 Elasticsearch的Head插件安装 Elasticsearch在Centos 7上的安装常见的问题 使用场景:比如分库的情况下，你想统计所有数据的报表，就把所有数据都放在ElasticSearch上 关系型数据库 ElasticSearch 数据库Database 索引index，支持全文检索 表Table 类型Type 数据行Row 文档Document 数据列Column 字段Field 模式Schema 映射Mapping 用关系型数据库就会想到建立一张User表，再建字段等， 而在Elasticsearch的文件存储，Elasticsearch是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档，用JSON作为文档序列化的格式 在ES6.0之后，已经不允许在一个index下建不同的Type了，一个index下只有一个Type(以后版本中Type概念会去掉，可以直接把index类比成Table) 节点Node： 　　一个ElasticSearch运行的实列，集群构成的单元 集群Cluster： 　　由一个或多个节点组成，对外提供服务　　 Elasticsearch实现原理-倒排索引 ElasticSearch是基于倒排索引实现的 倒排索引（Inverted Index）也叫反向索引，有反向索引必有正向索引。 通俗地来讲

倒排索引原理和实现 关于倒排索引 搜索引擎通常检索的场景是：给定几个关键词，找出包含关键词的文档。 怎么快速找到包含某个关键词的文档就成为搜索的关键。这里我们借助单词——文档矩阵模型， 通过这个模型我们可以很方便知道某篇文档包含哪些关键词，某个关键词被哪些文档所包含。 单词-文档矩阵的具体数据结构可以是倒排索引、签名文件、后缀树等。 倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录，lucene是基于倒排索引实现的。 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)。 倒排索引一般表示为一个关键词，然后是它的频度（出现的次数），位置（出现在哪一篇文章或网页中，及有关的日期，作者等信息），它相当于为互联网上几千亿页网页做了一个索引，好比一本书的目录、标签一般。读者想看哪一个主题相关的章节，直接根据目录即可找到相关的页面。不必再从书的第一页到最后一页，一页一页的查找。 倒排索引由两个部分组成：单词词典和倒排文件。 倒排文件 所有单词的倒排列表顺序的存储在磁盘的某个文件里，这个文件即被称为倒排文件，倒排文件是存储倒排索引的物理文件。 单词词典

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，以满足在低性能的集群上实现对高容错，高并发的大数据集的高速运算和存储的需要。Hadoop支持超大文件（可达PB级），能够检测和快速应对硬件故障、支持流式数据访问、同时在简化的一致性模型的基础上保证了高容错性。因而被大规模部署在分布式系统中，应用十分广泛。 本实训的主要目标是让大家学习Hadoop的基本概念如MapReduce、HDFS等，并掌握Hadoop的基本操作，主要包括MapReduce编程（词频统计）、HDFS文件流读取操作、MapReduce迭代等。通过本次实训，建立起对Hadoop云计算的初步了解，后续大家可以通过进阶学习来深入学习Hadoop内部实现机制进行高级的应用开发。 本关任务 词频统计是最能体现MapReduce思想的程序，结构简单，上手容易。 词频统计的大致功能是：统计单个或者多个文本文件中每个单词出现的次数，并将每个单词及其出现频率按照 <k，v> 键值对的形式输出，其基本执行流程如下图所示： 由图可知： 输入文本（可以不只一个），按行提取文本文档的单词，形成行 k 1 , v 1 k 1 , v 1 键值 对具体形式很多，例如 行 数 ， 字 符 ƫ 移 行 数 ， 字 符 ƫ 移 等； 通过Spliting将 k 1 ， v 1 k 1

在广告系统中倒排索引起着至关重要的作用，当请求过来时，需要根据定向信息从倒排索引中匹配合适的广告。我们的倒排索引采用的是ElasticSearch（后面简称ES），考虑点是社区活跃，相关采集、可视化、监控以及报警等组件比较完善，同时ES基于java开发，所以调优和二次开发相对方便 先看下我们的倒排索引的架构图 这个架构设计成如上图这样，经过了下面的思考与迭代 单点与稳定性问题 采用多节点部署 其中 A builder和 B builder都是两个节点，一个主和一个备，他们通过争抢锁（用zookeeper实现）来决定谁是主 多个节点会带来数据不一致问题 多生产者多消费者产生消息时序问题 把消息设置成无状态的 查询数据库获取最新数据（订单和创意更新频率低，所以对数据库压力不大） 因为出异常导致数据不一致 采用重试（幂等）和定时任务处理异常 全量更新索引，影响线上索引查询功能 采用主备索引 主备索引切换流程：更新备用索引->验证备用索引->主备切换->更新主索引 索引查询与重建索引问题与优化 压测ES QPS不高、CPU负载高、YGC频繁、索引重建索引耗时长 我们分别从查询和重建两个方向来看 查询 1s一次YGC，STW约10ms，对低延迟系统影响较大 调整 -Xmn 3g->7g，调整后10s一次YGC,STW约12ms 调整前YGC频繁，对低延迟系统影响较大