柏雪（桂林理工大學圖書館，廣西桂林541004）

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基于Hadoop的分布式搜索引擎設計與實現(xiàn)*

柏雪
（桂林理工大學圖書館，廣西桂林541004）

[摘要]針對分布式搜索引擎的研究現(xiàn)狀和技術背景進行分析，提出基于Hadoop的分布式Lucene搜索引擎的功能模型與系統(tǒng)構架。從系統(tǒng)實現(xiàn)的分布式索引、分布式檢索和第三方分詞器3個方面的關鍵技術進行詳細敘述，搭建具體實驗實施的軟件、硬件環(huán)境，并運用對比的方法，進行分布式搜索引擎的性能測試分析。實驗結(jié)果表明：基于Ha?doop的分布式Lucene搜索引擎，在信息搜索的效率、可靠性、穩(wěn)定性和可擴展性等方面，具有很強的優(yōu)勢。

[關鍵詞]分布式Hadoop Lucene搜索引擎

[分類號]TP393

*本文系2015年度廣西教育廳項目“隨書光盤資源云服務平臺開發(fā)應用研究”（項目編號：KY2015YB138）；2013年度廣西哲學社會科學規(guī)劃研究課題基金項目“基于HADOOP大數(shù)據(jù)技術分布式信息檢索系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)”（項目編號：13FTQ003）階段性成果。

1　引言

中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心（CNNIC）的中國網(wǎng)民搜索行為研究報告指出，現(xiàn)今我國的搜索引擎用戶規(guī)模達4.9億。搜索引擎作為互聯(lián)網(wǎng)的基礎應用，已成為廣大用戶獲取信息的重要工具。搜索引擎是指為用戶提供檢索服務，并將與檢索信息相關的結(jié)果顯示給用戶的系統(tǒng)，即用戶按照一定的策略使用網(wǎng)頁抓取程序從互聯(lián)網(wǎng)中采集信息，然后其進行分類組織和處理，用戶僅需提交檢索關鍵詞等信息即可進行檢索。搜索引擎能很好地解決用戶對需要的數(shù)據(jù)資源進行快速且準確的檢索，減小開發(fā)成本，提升信息服務的效益，提高信息資源的利用效率[1]。

然而，目前大部分查詢檢索系統(tǒng)是建立在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)自帶的查詢命令基礎上的，當數(shù)據(jù)量很大時，查詢的響應效率會大幅下降，如何建設一個高效、有針對性的通用搜索引擎，是一個亟待解決的問題。筆者結(jié)合Hadoop[2]分布式平臺的高可靠性、高可擴展性、高效性、高容錯性，以及Lucene全文檢索引擎的框架層次分明、應用程序接口簡單、功能強大、可擴展性強的優(yōu)勢，設計一種基于Hadoop的分布式Lucene搜索引擎，并應用到館內(nèi)隨書光盤應用服務系統(tǒng)，效果良好。

2　現(xiàn)狀及技術背景

2.1國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

關于搜索引擎的研究早在2000年就已經(jīng)起步，一經(jīng)提出，就迅速成為研究熱點。搜索引擎分類方法有很多種[3]，按運行機制分有集中式搜索引擎、分布式搜索引擎、代理搜索引擎等；按應用范圍分有綜合搜索引擎、垂直搜索引擎等。

國外關于搜索引擎的研究起步早、起點高、功能強大、系統(tǒng)完善，其中比較有代表性的有：①Elsevier公司開發(fā)的Sci?rus系統(tǒng)（學術信息搜索引擎），Scirus收錄與科技相關的網(wǎng)站超過1.05億個，包括9000萬個網(wǎng)頁，以及1700萬個來自其他信息源的記錄。②Melodis公司開發(fā)的Midomi系統(tǒng)（語音搜索引擎），采用了哼唱搜索技術，用戶只需唱歌、哼歌（或者吹口哨）就可以方便地通過數(shù)據(jù)庫檢索到匹配的樂曲。③Zil?low系統(tǒng)（房地產(chǎn)垂直搜索引擎），免費向用戶提供地產(chǎn)評估服務的房地產(chǎn)信息查詢，用戶可以通過衛(wèi)星地圖來查詢目標，也可以使用郵編和街道地址進行搜索。

國內(nèi)搜索引擎的研究起步則相對較晚，2005年之后才逐漸開始。近年來發(fā)展迅速，在旅游、求職、購物、家電、建材、家居、醫(yī)療健康、視頻等各個領域都有所發(fā)展。如淘寶網(wǎng)推出購物搜索引擎——“一淘”，優(yōu)酷推出視頻搜索引擎——“搜庫”等。搜索引擎的發(fā)展，也正向細分化、行業(yè)化的方向迅速發(fā)展，但所涉及的領域范圍仍比較小，且在資源共享、接口開放、數(shù)據(jù)挖掘等技術層面與國外的研究還有很大差距。

2.2MapReduce編程模型

筆者的相關研究，需要使用Hadoop平臺的MapReduce編程模型[4]，故在此單獨進行描述。MapReduce是一種數(shù)據(jù)處理的分布式編程模型，它在互聯(lián)網(wǎng)應用、科學數(shù)據(jù)處理、商業(yè)智能數(shù)據(jù)分析等具有海量數(shù)據(jù)需求的領域，應用得越來越廣泛。Hadoop可以運行各種語言編寫的MapReduce程序，其在大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理方面具有絕對優(yōu)勢。MapReduce借鑒了Lisp函數(shù)式語言中的思想，用Map和Reduce兩個函數(shù)提供高層的并行編程抽象模型和接口，其采用的是分而治之的處理思想和策略。MapReduce以數(shù)據(jù)為中心，把數(shù)據(jù)分割成小塊供集群中的計算機分別計算，而后對計算結(jié)果進行匯總得出最終結(jié)論。MapReduce模型的輸入和輸出均為< key，value>集合，利用Map函數(shù)和Reduce函數(shù)處理數(shù)據(jù)，Map函數(shù)將一組映射成另一組，Reduce函數(shù)將結(jié)果進行歸約，把具有相同key的value值合并在一起，最終輸出一系列對作為結(jié)果。

2.3Lucene搜索引擎

Lucene是Apache基金會研發(fā)的一個高度優(yōu)化的開源全文搜索引擎工具包，雖然它并不是一個完整的搜索應用程序，但是它專注于文本的索引和搜索，提供了完整的索引引擎、查詢引擎以及部分的文本分析引擎[5-6]，并且為數(shù)據(jù)訪問和管理提供簡單的函數(shù)調(diào)用接口[7]，因此能夠方便地在此基礎上進行研究和二次開發(fā)。該搜索引擎包含兩個核心部分，即索引模塊和搜索模塊。當工作的準備階段，需要對來自于Web、文件、數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù)源的結(jié)構化和非結(jié)構化數(shù)據(jù)進行文本提取將其轉(zhuǎn)換成文本數(shù)據(jù)流；當文本數(shù)據(jù)流送入搜索模塊時，調(diào)用文本分析工具對其進行分詞，生成索引文件；當客戶端提交查詢關鍵字后，搜索模塊調(diào)用文本分析工具對關鍵詞進行分詞，并生成數(shù)個或關系的查詢請求，通過訪問索引文件進行查詢，返回滿足查詢條件的經(jīng)過相關度排序的命中結(jié)果集。

3　功能模型與系統(tǒng)架構

3.1功能模型

分布式搜索引擎的設計目標是實現(xiàn)海量信息資源快速的、精確的分布式檢索[8]，該模型的功能主要包括：文本提取、分布式索引、分詞、分布式檢索、用戶界面5個部分組成。其具體功能模型，如圖1所示。

圖1　分布式搜索引擎的功能模型

①文本提取：實現(xiàn)各種格式數(shù)據(jù)的預處理。由于Lucene只能處理文本文件，所以需要實現(xiàn)從HTML文件和非HTML文件（如數(shù)據(jù)庫、PDF、Word、Excel、E-mail等）中提取文本的功能。

②分布式索引：實現(xiàn)索引的創(chuàng)建、更新、刪除、優(yōu)化和修復功能。搜索引擎建立在Hadoop分布式系統(tǒng)上，所以要考慮Lucene索引的分布式實現(xiàn)，需要重寫接口和考慮索引的分布式存儲和分發(fā)問題。

③分詞器模塊：針對中文，因為中文文本中詞和詞之間并不像英文那樣存在著天然的分隔符，所以需要分詞程序來解決中文分詞準確度問題。

④分布式檢索：首先對用戶輸入的關鍵詞進行簡單的合法性驗證，然后進行分布式檢索，對檢索的結(jié)果進行分類和排序。

⑤用戶界面：實現(xiàn)普通用戶、管理員用戶、服務提供者等，與相應的功能模塊進行功能對接。

3.2系統(tǒng)架構

基于Hadoop的分布式搜索引擎的系統(tǒng)構架，本質(zhì)上是借鑒Hadoop的分布式基礎構架，并在此基礎上進行利用和改進。主要是將數(shù)據(jù)存儲在Hbase數(shù)據(jù)庫中，索引文件分布式存儲在集群中的HDFS分布式文件系統(tǒng)上，其具體的系統(tǒng)構架如圖2所示。

圖2　基于Hadoop的分布式搜索引擎系統(tǒng)構架

基本原理是：搜索引擎運行在Hadoop分布式集群上，當對源數(shù)據(jù)進行預處理時，需要將其從數(shù)據(jù)庫中取出，從中提取文本信息，然后將文本信息分布式存儲在HDFS上，利用索引MapReduce函數(shù)為這些源文件批量建立分布式倒排索引，倒排索引文件同樣存儲在HDFS上；當客戶端向NameNo?de提交檢索請求時，通過檢索MapReduce函數(shù)對索引文件進行分布式檢索從而快速檢索到用戶所需要的數(shù)據(jù)然后返回給客戶端[9]。

由信息存在諸多不同的格式，如HTML、Word、PDF、E-mail等，甚至有些信息形式是專有的，所需要檢索的數(shù)據(jù)源既有結(jié)構化的，也有非結(jié)構化的，為了方便讀寫大數(shù)據(jù)內(nèi)容，需將源數(shù)據(jù)存儲在Hbase數(shù)據(jù)庫中，生成的索引文件存儲在HDFS分布式文件系統(tǒng)上。同時，需要注意的是Lucene只提供了一個通用的結(jié)構（Document對象）來接受索引的輸入，所以，需要設計相應的解析轉(zhuǎn)換函數(shù)，將數(shù)據(jù)庫中Word文檔、PDF文檔、HTML文檔等數(shù)據(jù)源構造成Lucene所支持的Document對象。

4　系統(tǒng)實現(xiàn)的關鍵技術分析[10-11]

4.1分布式索引

就集中式索引而言，當索引的數(shù)量太大時，索引更新和搜索效率會非常低。而基于Hadoop的分布式Lucene搜索引擎可以很好地解決這一問題。它利用MapReduce函數(shù)為經(jīng)過文本提取模塊所提取出的Document文檔建立倒排索引。由于Lucene中的Document并不支持MapReduce輸出類型的Writable接口，無法直接使用Document作為MapReduce的輸出類型。所以，需要自定義了一個HDFSDocument類，來實現(xiàn)在Hadoop上建立Lucene索引的功能。

采用倒排索引建立索引的過程為：①讀取數(shù)據(jù)，并對其進行解析，按照IndexMetaRule類所描述的Lucene的Docu?ment與Hbase的列的對應機制，將每個字段和值生成Field對象。②創(chuàng)建Document對象，并將生成的Field對象添加到Document中。③將文檔加入索引器IndexWriter，利用索引器IndexWriter中的addDocument方法將文檔加入索引器；利用DocumentWriter來完成索引的寫入。

筆者基于Hadoop的分布式Lucene搜索引擎，對原有的索引方法進行了改進。Lucene中定義了抽象類Directory用于存儲索引，Directory包含RAMDirectory和FSDirectory兩個子類。RAMDirectory方式在內(nèi)存中建立索引，寫入速度快效率高，但關機后索引會丟失，且由于受內(nèi)存容量的限制，無法一次性對所有文件進行索引，需要分批進行；FSDirectory方式在硬盤目錄中創(chuàng)建索引文件，其優(yōu)點是可以長期保存，缺點是需要與磁盤進行交互，頻繁地I/O操作會導致索引速度較慢。通過將這兩種方式相結(jié)合，先在內(nèi)存中的RAMDirec?tory目錄中建立索引，當索引數(shù)達到最大值時，對內(nèi)存進行刷新，將內(nèi)存中的索引文件批量的寫入到磁盤中的FSDirec?tory目錄中，這樣既能夠?qū)λ饕M行長期存儲，又能夠大大減少對磁盤的訪問，從而提高索引效率。

4.2分布式檢索

分布式檢索模塊中的檢索方法，與在單機上用Lucene進行檢索的方法基本相同。不同點在于傳統(tǒng)的搜索引擎在檢索時，使用的是FSDirectory類來構建IndexReader，而分布式檢索的過程，使用FSDirectory類，這個類封裝原有檢索類的方法，同時還支持HDFS系統(tǒng)。

分布式檢索步驟為：①用戶提交檢索詞，解析器QueryP?arser對檢索詞進行解析生成Query對象；②分別計算出每個檢索關鍵詞的文檔頻率DF和逆文檔頻率IDF；③根據(jù)IDF計算出其結(jié)果得分。這一步主要是由IndexSearcher來實現(xiàn)，但對IndexSearcher中的docFreq（）和maxDoc（）進行了繼承和覆蓋，返回值為DF和Document數(shù)量；④根據(jù)相關度排序算法將檢索結(jié)果集Hits進行歸并排序后顯示給用戶，并將結(jié)果寫入緩存系統(tǒng)中。

4.3分詞器工具包

Lucene自身提供的分詞器中支持中文分詞的有Standar?dAnalyzer分詞器和CJKAnalyzer分詞器。StandardAnalyzer分詞器將每個字作為一個詞，這樣會出現(xiàn)分出來的詞比較全面，但會產(chǎn)生大量的索引文件大大降低檢索速度；CJKAna?lyzer分詞器，按每兩個字進行切分，會造成分詞不準確問題。雖然這兩個分詞器都能實現(xiàn)基本的簡單分詞功能，但無法滿足分布式搜索引擎實現(xiàn)的功能[12]。

基于Hadoop的分布式搜索引擎使用的第三方分詞器工具包為mmseg4j。mmseg4j使用MMSeg算法是實現(xiàn)中文分詞，MMSeg的算法是基于正向最大匹配，且已實現(xiàn)了Lucene 的analyzer，其詞語的正確識別率達到了98.41%。同時，在文本的提取方面，分布式搜索引擎使用Apache POI工具包實現(xiàn)Word、Excel、Powerpoint格式的文本提取，利用PDFBox工具包提取PDF格式的文檔文本，運用JTidy工具包來對HTML進行文本提取。

5　實驗與性能測試分析

5.1實驗硬件與軟件環(huán)境設置

基于Hadoop的分布式搜索引擎的實驗搭建環(huán)境為8臺PC機：其中1臺為NameNode和MapReduce編程模型的Job?Tracke；1臺為SecondaryNameNode，6臺作為DataNode和Ma?pReduce編程模型中的TaskTracker；同時，還配備了1臺集中式的專業(yè)存儲陣列，進行性能對比測試。涉及兩個不同的硬件存儲設備，其具體的參數(shù)如表1所示。

選取數(shù)據(jù)測試的軟件環(huán)境為：

應用服務系統(tǒng)名稱：CDBOOK隨書光盤管理系統(tǒng)；網(wǎng)址：http://202.193.80.185；數(shù)據(jù)總量：5TB；光盤總數(shù)：14378種；網(wǎng)站訪問量：483643人次；下載總量：4250534次。

5.2網(wǎng)絡拓撲結(jié)構

應用平臺的軟硬件環(huán)境的網(wǎng)絡拓撲結(jié)構，如圖3所示。

圖3　網(wǎng)絡拓撲結(jié)構

5.3測試分析與實驗結(jié)論

實驗的硬件與軟件環(huán)境搭建完成后，分別用5TB的隨書光盤數(shù)據(jù)對專用存儲上的集中式搜索和多臺PC組成的Ha?doop集群上的分布式搜索引擎之間的文件處理性能進行對比測試[13]。在測試的過程中，同時依次啟動Hadoop集群的5個節(jié)點、6個節(jié)點和7個節(jié)點。其性能測試的結(jié)果如圖4所示。

圖4　分布式搜索引擎與集中式搜索檢索性能對比

實驗結(jié)論[14]：

①基于Hadoop的分布式搜索引擎在檢索數(shù)據(jù)的過程中，啟動不同的節(jié)點，或集群中有某個節(jié)點失效時，分布式的搜索引擎仍可以穩(wěn)定地進行數(shù)據(jù)處理，這說明分布式的搜索引擎具有很高的可靠性能和穩(wěn)定性能。同時，該搜索引擎也具有高可擴展性，集群可以很方便地進行節(jié)點擴展。

②當文件搜索的數(shù)據(jù)量較少時，分布式搜索引擎幾乎和集中式搜索引擎性能幾乎一樣，甚至集中式要比分布式速度更快一些，這是由于分布式需要進行數(shù)據(jù)分塊且節(jié)點間進行通信也需要耗費時間。但隨著數(shù)據(jù)量的增加，分布式的優(yōu)勢逐漸顯現(xiàn)出來，且數(shù)量級越大、分布的節(jié)點越多，分布式搜索引擎的性能優(yōu)勢也就越明顯。特別是當文件量達到一定數(shù)量級時，單機的集中式檢索會出現(xiàn)性能瓶頸，但對于分布式檢索依然可以穩(wěn)定運行，而且節(jié)點數(shù)量越多，數(shù)據(jù)處理速度越快。

6　結(jié)語

筆者建立的基于Hadoop的分布式Lucene搜索引擎，實現(xiàn)了圖書館隨書光盤的高效、快速、精準、穩(wěn)定的分布式搜索，大大提升了用戶的應用體驗，提高了信息服務的水平和質(zhì)量。同時，該分布式的搜索引擎具有很好的二次開發(fā)和應用性；其自身搜索的可靠性、穩(wěn)定性、可擴展、分布式等特點，也使得該引擎能很好地在其他應用服務系統(tǒng)的搜索中使用，并進行再開發(fā)與再移植，有很廣闊的應用前景。

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柏雪1988年生。研究方向：分布式檢索、云計算。

收稿日期：（2015-12-10；責編：姚雪梅。）