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文檔簡介
1、大數(shù)據(jù)時代的來臨,針對大數(shù)據(jù)的全文檢索技術(shù)成為了研究的熱點。HBase是目前流行的支持海量數(shù)據(jù)實時讀寫、支持非結(jié)構(gòu)化存儲的Nosql數(shù)據(jù)庫。但是它只支持基于主鍵的查詢,并不支持全文檢索。如何基于HBase設(shè)計全文檢索方案,解決全量及增量數(shù)據(jù)索引的創(chuàng)建、存儲,并實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)檢索是本文研究的重點。
通過對現(xiàn)有的信息檢索技術(shù)和HBase的研究,提出了一個基于HBase的全文檢索的方案。本方案設(shè)計了在 HBase中創(chuàng)建全量及增量索引
2、的方法,并提出了基于HBase索引表進(jìn)行檢索的技術(shù)方案。首先采用 MapReduce分布式模型創(chuàng)建倒排索引,然后將索引存放至HBase的索引表中,最后設(shè)計檢索方案來完成對HBase索引表的檢索,并且利用Coprocessor來完成增量數(shù)據(jù)的更新。
針對全文檢索的性能進(jìn)一步研究了Hadoop調(diào)優(yōu)、索引存儲和檢索策略的優(yōu)化方案。分析 MapReduce任務(wù)運行時的性能瓶頸,對 Hadoop參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu),提高了任務(wù)執(zhí)行效率;采用壓縮
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