如何将Lucene索引写入Hadoop2.x？

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[b][color=olive][size=large]散仙，在上篇文章，已经写了如何将Lucene索引写入Hadoop1.x的HDFS系统，本篇散仙将介绍上将索引写在Hadoop2.x的HDFS上，写入2.x的Hadoop相对1.x的Hadoop来说要简单的说了，因为默认solr(4.4之后的版本)里面自带的HDFSDirectory就是支持2.x的而不支持1.x的，使用2.x的Hadoop平台，可以直接把solr的corejar包拷贝到工程里面，即可使用建索引，散仙，是在eclipse上使用eclipse插件来运行hadoop程序，具体要用到的jar包，除了需要用到hadoop2.2的所有jar包外，还需增加lucene和solr的部分jar包，截图如下，散仙本次使用的是Lucene4.8.1的版本：[/size][/color][/b]

[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0098/9446/8dc8d5e3-2460-306d-8d7f-f8798f988539.jpg[/img]
[b][color=green][size=large]具体的代码如下： [/size][/color][/b]

package com.mapreduceindex;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field.Store;
import org.apache.lucene.document.StringField;
import org.apache.lucene.document.TextField;
import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;
import org.apache.lucene.index.IndexReader;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.queryparser.classic.QueryParser;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import org.apache.lucene.search.TopDocs;
import org.apache.lucene.store.Directory;

import org.apache.lucene.util.Version;
import org.apache.solr.store.hdfs.HdfsDirectory;

import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer;




/**
 * 
 * 将索引存储在Hadoop2.2的HDFS上
 *
 * @author qindongliang
 * QQ技术交流群：
 * 1号群： 324714439 如果满员了请加2号群
 * 2号群： 206247899
 * 
 * 
 * **/
public class MyIndex {

	public static  void createFile()throws Exception{


		Configuration conf=new Configuration();
		 FileSystem fs=FileSystem.get(conf);  
         Path p =new Path("hdfs://192.168.46.32:9000/root/abc.txt");  
         fs.createNewFile(p);  
         //fs.create(p);  
         fs.close();//释放资源  
         System.out.println("创建文件成功.....");  

	}


	public static void main(String[] args)throws Exception {
		//createFile();
		//long a=System.currentTimeMillis();
	   // add();
	 	// long b=System.currentTimeMillis();
	 	// System.out.println("耗时: "+(b-a)+"毫秒");
		    query("8");
		//delete("3");//删除指定ID的数据
	}



	/***
	 * 得到HDFS的writer
	 * 
	 * **/
	public static IndexWriter  getIndexWriter() throws Exception{

		Analyzer  analyzer=new IKAnalyzer(true);
 		IndexWriterConfig    config=new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_48, analyzer);
 		Configuration conf=new Configuration();

 		conf.set("fs.defaultFS","hdfs://192.168.46.32:9000/");
		//conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");  
		//conf.set("yarn.resourcemanager.address", "192.168.46.32:8032"); 
 		//Path p1 =new Path("hdfs://10.2.143.5:9090/root/myfile/my.txt");
 		//Path path=new Path("hdfs://10.2.143.5:9090/root/myfile");
 		Path path=new Path("hdfs://192.168.46.32:9000/qin/myindex");
 		//HdfsDirectory directory=new HdfsDirectory(path, conf);

 		HdfsDirectory directory=new HdfsDirectory(path, conf);

 		IndexWriter writer=new IndexWriter(directory, config);

 		return writer;

	}


	public static void add()throws Exception{

		IndexWriter writer=getIndexWriter();	

//		Document doc=new Document();
//		doc.add(new StringField("id", "3", Store.YES));
//		doc.add(new StringField("name", "lucene是一款非常优秀的全文检索框架", Store.YES));
//		doc.add(new TextField("content", "我们的工资都不高", Store.YES));
//		Document doc2=new Document();
//		doc2.add(new StringField("id", "4", Store.YES));
//		doc2.add(new StringField("name", "今天天气不错呀", Store.YES));
//		doc2.add(new TextField("content", "钱存储在银行靠谱吗", Store.YES));
//		
//		Document doc3=new Document();
//		doc3.add(new StringField("id", "5", Store.YES));
//		doc3.add(new StringField("name", "没有根的野草，飘忽的命途！", Store.YES));
//		doc3.add(new TextField("content", "你工资多少呀！", Store.YES));
// 		 writer.addDocument(doc);
//		 writer.addDocument(doc2);
//		writer.addDocument(doc3);
		for(int i=6;i<10000;i++){
			Document doc=new Document();
			doc.add(new StringField("id", i+"", Store.YES));
			doc.add(new StringField("name", "lucene是一款非常优秀的全文检索框架"+i, Store.YES));
			doc.add(new TextField("content", "今天发工资了吗"+i, Store.YES));
			writer.addDocument(doc);
			if(i%1000==0){
				writer.commit();
			}
		}
		//writer.forceMerge(1);
		writer.commit();
		System.out.println("索引3条数据添加成功!");
		 writer.close();
	}

	/***
	 * 添加索引
	 * 
	 * **/
	public static void add(Document d)throws Exception{

		IndexWriter writer=getIndexWriter();	
		writer.addDocument(d);
		 writer.forceMerge(1);
		writer.commit();
		System.out.println("索引10000条数据添加成功!");
		writer.close();
	}

	/**
	 * 根据指定ID
	 * 删除HDFS上的一些数据
	 * 
	 * 
	 * **/
	public static void delete(String id)throws Exception{


		IndexWriter writer=getIndexWriter();
		writer.deleteDocuments(new Term("id", id));//删除指定ID的数据
		writer.forceMerge(1);//清除已经删除的索引空间
		writer.commit();//提交变化

		System.out.println("id为"+id+"的数据已经删除成功.........");


	}


	public static void query(String queryTerm)throws Exception{
		System.out.println("本次检索内容:  "+queryTerm);
		Configuration conf=new Configuration();
		conf.set("fs.defaultFS","hdfs://192.168.46.32:9000/");
 		//Path p1 =new Path("hdfs://10.2.143.5:9090/root/myfile/my.txt");
 	//	Path path=new Path("hdfs://192.168.75.130:9000/root/index");
 		Path path=new Path("hdfs://192.168.46.32:9000/qin/myindex");
		Directory directory=new HdfsDirectory(path, conf);
		IndexReader reader=DirectoryReader.open(directory);
		System.out.println("总数据量: "+reader.numDocs());
		long a=System.currentTimeMillis();
		IndexSearcher searcher=new IndexSearcher(reader);
		QueryParser parse=new QueryParser(Version.LUCENE_48, "content", new IKAnalyzer(true));

		 Query query=parse.parse(queryTerm);

		 TopDocs docs=searcher.search(query, 100);

 	 System.out.println("本次命中结果:   "+docs.totalHits+"  条" );
		 for(ScoreDoc sc:docs.scoreDocs){
			 System.out.println("评分:  "+sc.score+"  id : "+searcher.doc(sc.doc).get("id")+"  name:   "+searcher.doc(sc.doc).get("name")+"   字段内容: "+searcher.doc(sc.doc).get("content"));

		 }
		long b=System.currentTimeMillis();
		System.out.println("第一次耗时:"+(b-a)+" 毫秒");
	//	System.out.println("============================================");
//		long c=System.currentTimeMillis();
//		   query=parse.parse(queryTerm);
//			
//		   docs=searcher.search(query, 100);
//		 System.out.println("本次命中结果:   "+docs.totalHits+"  条" );
//		 for(ScoreDoc sc:docs.scoreDocs){
//			 
//			 System.out.println("评分:  "+sc.score+"  id : "+searcher.doc(sc.doc).get("id")+"  name:   "+searcher.doc(sc.doc).get("name")+"   字段内容: "+searcher.doc(sc.doc).get("content"));
//			 
//		 }
//		long d=System.currentTimeMillis();
//		System.out.println("第二次耗时:"+(d-c)+" 毫秒");

		 reader.close();
		 directory.close();

		 System.out.println("检索完毕...............");




	}




}

[b][color=olive][size=large]使用IK的分词器，建立索引完毕后，在HDFS上的索引如下截图：[/size][/color][/b]

[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0098/9459/a84635f8-8e0e-3c7e-9cda-aa7f043a8fce.jpg[/img]
[b][color=olive][size=large]检索数据时，第一次检索往往比较慢，第一次之后因为有了Block Cache，所以第二次，检索的速度非常快，当然这也跟你机器的配置有关系：[/size][/color][/b]

本次检索内容:  8
WARN - NativeCodeLoader.<clinit>(62) | Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
总数据量: 9994
本次命中结果:   1  条
评分:  4.7582965  id : 8  name:   lucene是一款非常优秀的全文检索框架8   字段内容: 今天发工资了吗8
第一次耗时:261 毫秒
============================================
本次命中结果:   1  条
评分:  4.7582965  id : 8  name:   lucene是一款非常优秀的全文检索框架8   字段内容: 今天发工资了吗8
第二次耗时:6 毫秒
INFO - HdfsDirectory.close(97) | Closing hdfs directory hdfs://192.168.46.32:9000/qin/myindex
检索完毕...............

[b][color=green][size=large]

为什么要使用Hadoop建索引？使用Hadoop建索引可以利用MapReduce分布式计算能力从而大大提升建索引的速度，这一点优势很明显，但美中不足的是在Hadoop上做检索，性能却不怎么好，虽然有了块缓存，但是如果索引被按64M的块被切分到不同的节点上，那么检索的时候，就需要跨机器从各个块上扫描，拉取命中数据，这一点是很耗时的，目前，据散仙所知，还没有比较好的部署在Hadoop上的分布式检索方案，但毫无疑问的是建索引的能力，确实很给力，后面散仙会写如何使用MapReduce来并行构建Lucene索引，其实既然单机版的都可以完成，那么稍微改造下变成MapReduce作业，也很简单，大家可以先尝试尝试，有什么问题，欢迎与散仙沟通和交流！ [/size][/color][/b]
[b][color=red][size=x-large]转载请务必注明，原创地址，谢谢配合!
[url]http://qindongliang1922.iteye.com/blog/2090121[/url]
[/size][/color][/b]