如何使用MapReduce技术构建高效的倒排索引？

MapReduce 是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。在倒排索引的构建中，MapReduce 可以将任务分配给多个节点并行处理，提高索引构建的效率。Map 阶段负责将文档内容分割并提取关键词，而 Reduce 阶段则合并关键词并创建最终的倒排列表。

MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集的并行算法，倒排索引是搜索引擎中常用的数据结构，用于快速查找包含特定单词或短语的文档，下面是一个使用MapReduce实现倒排索引的示例：

（图片来源网络，侵删）

1. Map阶段

在Map阶段，输入是一组文档（网页、文章等），输出是一个键值对列表，其中键是单词，值是包含该单词的文档ID。

def map(document_id, text):
    words = text.split()
    output = []
    for word in words:
        output.append((word, document_id))
    return output

2. Shuffle阶段

Shuffle阶段将Map阶段的输出按照键（单词）进行排序和分组，以便后续的Reduce阶段可以处理相同的键。

3. Reduce阶段

在Reduce阶段，输入是相同键（单词）的所有键值对，输出是一个键值对，其中键是单词，值是包含该单词的所有文档ID的列表。

def reduce(word, document_ids):
    return (word, list(set(document_ids)))

4. 完整的MapReduce代码示例

（图片来源网络，侵删）

from mrjob.job import MRJob
class InvertedIndex(MRJob):
    def mapper(self, _, line):
        document_id, text = line.split('t', 1)
        words = text.split()
        for word in words:
            yield (word, document_id)
    def reducer(self, word, document_ids):
        yield (word, list(set(document_ids)))
if __name__ == '__main__':
    InvertedIndex.run()

在这个示例中，我们首先定义了一个名为InvertedIndex的类，它继承自MRJob，我们实现了mapper和reducer方法，分别对应于MapReduce模型中的Map和Reduce阶段，我们在__main__中运行这个任务。