基于Hadoop的分布式搜索引擎研究与实现探讨

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基于Hadoop的分布式搜索引擎研究与实现探讨

现今，互联网的信息已经融入了人们的生活与学习中，人们越来越重视信息获取的能力。传统的集中式搜索引擎，存在覆盖范围窄，更新时间长，返回结果多，存在查询歧义等问题，已经不能适应现今网络的发展，开发出一种可以快速处理信息，准确获取资源的搜索引擎，是现今网络研究的热点[1]。因此，分布式搜索引擎应运而生。该搜索引擎具备分布式处理信息的作用，可以对系统规模进行扩展，进而提高系统处理信息的能力。本文从几方面，对在Hadoop平台下，分布式搜素引擎进行一定的探讨，期望可以为网络系统的长远发展提供借鉴。
　　一、Hadoop 平台概述
　　Hadoop平台，是一种具备扩展性、可靠性、高效性、低成本的软件框架，是分布式处理的软件平台，常被用来处理与运行海量数据。Hadoop的扩展性，体现在可以处理PB 级数据；Hadoop的可靠性，体现在可以保护多个工作数据副本，可以对失败的节点进行重新分布操作。Hadoop的高效性，体现在经由并行处理的模式，可以显著提高处理速度。Hadoop的低成本，体现在它的服务器较为低端，甚至普通的PC机就能作为集群的一员，实现的成本可以得到有效控制[2]。现今，伴随多个版本的进展，Hadoop已经发展成为搜索引擎中的理想平台。分布式文件系统（HDFS）、分布式计算 MapReduce，是Hadoop平台的两大核心。除了核心内容外，还包括Hbase；Hvie；Chukwa；Avro；Common诸多子项目。子项目之间，可以进行服务的互助操作，或者是依据核心层，为更高级别提供服务[3]。
　　二、基于Hadoop 的分布式搜索引擎的原理及优势
　　1.分布式搜索引擎的原理
　　分布式搜索引擎，其依据的标准为地域、IP 地址、主题等，将全网分为多个区域，进而形成网络区域的自行管理。任何自治区，都是通过检索服务器完成相应的工作。具体讲，一个基本的分布式搜索引擎包括分布式信息采集器、分布式索引器以及分布式检索器三部分。分布式信息采集器，可以在运行过程中要求多台机器实行具体的分工合作。为了提高信息的更新速度、信息发现的效率，多台机器都应在各自的区域内，进行相应信息的搜索，同时建立索引，并储存在索引数据库中[4]。分布式索引器，可以在不同的机器上同时进行执行操作，降低索引对于机器的特殊要求，进而实现检索服务器之间的信息交流。分布式检索器，可以为用户提供查询接口。分布式检索器在实际应用中，还具有一个特殊优势，具体讲就是当用户的查询要求增多时，分布式检索器可以实现调配查询请求，可以将查询信息在其余检索服务器上进行查询。实现诸多检索服务器中，文档的同时检索功能，进而提高检索的性能与速度。
　　2.分布式搜索引擎优势
　　分布式搜索引擎，与传统的集中式搜索引擎进行比较，具有显著的优势。首先，各个检索服务器都是独立的，当有检索服务器出现故障的问题，并不会影响其它检索服务器的工作。其次，在每台服务器存储中，其索引数据库数据较少，在进行查询时可以降低查询反应时间，大大提高了管理的方便性。第三，分布式搜索引擎具备较好的可扩展性，同网络资源的分布式特点相符合，便于新机器的添加，同时也提高了维护的便捷性。第四，经由检索服务器之间的合作，各个服务器仅在自身区域中，进行信息资源的检索操作，最终只提供搜索结果信息的传递。因此，分布式搜索引擎可以显著的降低各个服务器的压力，缓解网络拥堵，提高检索速度[5]。
　　三、搜索引擎系统的设计与实现
　　1.基于Hadoop的搜索引擎系统总体设计
　　整个搜索引擎系统，是基于Hadoop 集群框架之上。分别由三个子系统进行搜索引擎的设计与实现[6]。具体的系统功能如图1所示。
　　基于 Hadoop 的搜索引擎包括分布式爬行子系统、分布式索引子系统以及分布式检索子系统三个部分，每个系统都可采取MapReduce 的并行模式加以实现，各自可以独立工作，经由接口实现分布式搜索的目的。
　　爬行子系统，对网页的采集过程，都是经由Http 协议进行的，包括6大模块，分别为数据库更新；解析；抓取；抓取列表生成；URL集注入；URL集生成。
　　索引子系统，主要的目的就是对抓取的网页，建立索引同时进行有效解析。主要包括5个模块，分别为索引存储；索引生成；内容评分排序；中文分词处理；非结构化文档解析。
　　检索子系统，主要用于形成前台搜索界面，对于用户的查询请求进行有效接收，同时进行处理，实现内容查询功能。最后将查询的结果，返回到用户界面。总体包括2 个模块，分别为前台用户界面、后台数据处理。系统总体架构图，具体如图2所示。
　　2.搜索引擎系统的实现
　　首先，爬行子系统在因特网上进行文件的下载，通过解析、去重抓取的网页，并将页面数据、提取的链接，分别保存在URL 信息库 CrawlDb 与互联关系库 LinkDb中。同时，通知索引子系统，进行相应的索引。其次，索引子系统，可以对爬行子系统取得的网页数据，进行网页评分；分词处理；文档解析；倒排索引处理。同时运用倒排索引库，进行等待检索操作。最后，，用户经由前台界面，进行检索请求，检索子系统运用分词处理模块，进行输入字符串的分析，并运用倒排索引库中进行检索，把结果进行排序后回馈给客户[7]。整个搜索程序，包括4 个数据库。分别为Index数据库；Segments 数据库；LinkDb 数据库；CrawlDb 数据库。
　　四、结语
　　现今，分布式搜索引擎，其技术性较强，可以包括查询结果优化；分布式计算；中文分词；全文检索等功能。面对这一新兴领域，基于Map/Reduce 的编程模型，其在分布式计算方面的潜力不可估量，我们应进行积极的研究，进而为Hadoop分布式计算平台的发展，提供更为广阔的发展空间。任何技术与平台，在使用的过程中都会存在一定的缺陷，Hadoop 平台中在调度算法与任务分割方面，也存在一定程度的问题。诸如会出现部分Slave 节点满载，而部分节点空闲的状况。在未来的发展本文由毕业论文网收集整理之中，我们应引进智能的动态均衡机制，有效利用节点计算功能，在网页评分策略、中文分词方面进行有效的改革，进而建构出搜索准确率高、性能更好的分布式搜索引擎[8]。 转载请注明来源。： 　　

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