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3、tokenstream（怎么在hadoop作map／reduce时输出N种不同类型的value）
nightfall（nightfall是什么意思及反义词
nightfall是什么意思及反义词
nightfall英n.黄昏；傍晚；日暮反义词：morning
索尼数码摄像机(a55m-ds2)nightfall英n.黄昏，傍晚;曛;IneedtogettoLyonbynightfall.我需要在黄昏前到达里昂。双语例句柯林斯词典英英释义百度百科night英n.晚上;夜;（举行盛事的夜晚;Hedidn’tsleepawinkallnight.他一夜没合眼。复数：nights双语例句柯林斯词典英英释义百度百科
傍晚，又名黄昏，指日落左右的时间，即日光至晚上的过渡时刻。那么你知道傍晚用英语怎么说吗?下面我为大家带来傍晚的英语说法，供大家参考学习。
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a55m-ds2tokenstream（怎么在hadoop作map/reduce时输出N种不同类型的value
文档和域的加权操作可以在索引期间完成,lucene内部会采用同一加权因子来对该文档中的域进行加权,IndexInput类是一个为了从一个目录（Directory中读取文件的抽象基类,IndexOutput类是一个为了写入文件到一个目录（Directory中的抽象基类,每一个添加的文档都被传递给Doonsumer类,并且马上把字节写入“文档存储”文件（比如它们不为每一个文档消耗（consume内存RAM,搜索引擎Lucene（：索引的创建过程创建索引的过程如下：索引结构如下：IndexWriter结构：IndexWriter通过指定存放的目录（Directory以及文档分析器（Analyzer来构建,文档的RAM缓存使用率（setRAMBufferSizeMB或者已添加的文档数目。
怎么在hadoop作map/reduce时输出N种不同类型的value
在很多时候,特别是处理大数据的时候,我们希望一道MapReduce过程就可以解决几个问题。这样可以避免再次读取数据。比如：在做文本聚类/分类的时候，mapper读取语料，进行分词后，要同时算出每个词条(term)的termfrequency以及它的documentfrequency.前者对于每个词条来说其实是个向量,它代表此词条在N篇文档各中的词频；而后者就是一个非负整数索尼数码摄像机(a55m-ds2)。这时候就可以借助一种特殊的Writable类：GenericWritable.用法是：继承这个类，然后把你要输出value的Writable类型加进它的CLASSES静态变量里,在后面的TermMapper和TermReducer中我的value使用了三种ArrayWritable,IntWritable和我自已定义的TFWritable,所以要把三者全加入TermWritable的CLASSES中。packageredpoll.examples;import.apache.hadoop.io.GenericWritable;import.apache.hadoop.io.Writable;/***GenericWritableclassforterms.*authorJeremyChow()*/publilassTermWritableextendsGenericWritable{privatestatilass《?extendsWritable》CLASSES=null;static{CLASSES=(Class《?extendsWritable》{.apache.hadoop.io.ArrayWritable.class,.apache.hadoop.io.IntWritable.class,redpoll.examples.TFWritable.class};}publicTermWritable(){}publicTermWritable(Writableinstance){set(instance);}OverrideprotectedClass《?extendsWritable》getTypes(){returnCLASSES;}}Mapper在collect数据时，用刚才定义的TermWritable来包装(wrap)要使用的Writable类。packageredpoll.examples;importjava.io.IOException;importjava.io.StringReader;import.apache.mons.logging.Log;import.apache.mons.logging.LogFactory;import.apache.hadoop.io.IntWritable;import.apache.hadoop.io.LongWritable;import.apache.hadoop.io.Text;import.apache.hadoop.mapred.JobConf;import.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;import.apache.hadoop.mapred.Mapper;import.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;import.apache.hadoop.mapred.Reporter;import.apache.lucene.analysis.Analyzer;import.apache.lucene.analysis.Token;import.apache.lucene.analysis.TokenStream;import.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;/***AclassprovidesfordoingwordssegmenationandcountingtermTFsandDFs.《p》*in:keyisdocumentid,valueisadocumentinstance.《br》*output:*《li》keyisterm,valueisa《documentId,tf》pair《/li》*《li》keyisterm,valueisdocumentfrequencycorresponsingtothekey《/li》*authorJeremyChow()*/publilassTermMapperextendsMapReduceBaseimplementsMapper《LongWritable,Document,Text,TermWritable》{privatestaticfinalLoglog=LogFactory.getLog(TermMapper.class.getName());/*analyzerforwordssegmentation*/privateAnalyzeranalyzer=null;/*frequencyweightfordocumenttitle*/privateIntWritabletitleWeight=newIntWritable();/*frequencyweightfordocumentcontent*/privateIntWritablecontentWeight=newIntWritable();publicvoidmap(LongWritablekey,Documentvalue,OutputCollector《Text,TermWritable》output,Reporterreporter)throwsIOException{doMap(key,value.getTitle(),titleWeight,output,reporter);doMap(key,value.getContent(),contentWeight,output,reporter);}privatevoiddoMap(LongWritablekey,Stringvalue,IntWritableweight,OutputCollector《Text,TermWritable》output,Reporterreporter)throwsIOException{//dowordssegmentationTokenStreamts=analyzer.tokenStream("dummy",newStringReader(value));Tokentoken=newToken();while((token=ts.next(token))!=null){StringtermString=newString(token.termBuffer(),,token.termLength());Textterm=newText(termString);//《term,《documentId,tf》》TFWritabletf=newTFWritable(key,weight);output.collect(term,newTermWritable(tf));//wrapthencollect//《term,weight》output.collect(term,newTermWritable(weight));//wrapthencollect}}Overridepublicvoidconfigure(JobConfjob){StringanalyzerName=job.get("redpoll.text.analyzer");try{if(analyzerName!=null)analyzer=(Analyzer)Class.forName(analyzerName).newInstance();}catch(Exceptionexcp){excp.printStackTrace();}if(analyzer==null)analyzer=newStandardAnalyzer();}}Reduce如果想获取数据，则可以解包(unwrap)它：packageredpoll.examples;importjava.io.IOException;importjava.util.ArrayList;importjava.util.Iterator;import.apache.mons.logging.Log;import.apache.mons.logging.LogFactory;import.apache.hadoop.io.ArrayWritable;import.apache.hadoop.io.IntWritable;import.apache.hadoop.io.Text;import.apache.hadoop.io.Writable;import.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;import.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;import.apache.hadoop.mapred.Reducer;import.apache.hadoop.mapred.Reporter;/***Formatfvectorandcaculatethedfforterms.*authorJeremyChow()*/publilassTermReducerextendsMapReduceBaseimplementsReducer《Text,TermWritable,Text,Writable》{privatestaticfinalLoglog=LogFactory.getLog(TermReducer.class.getName());publicvoidreduce(Textkey,Iterator《TermWritable》values,OutputCollector《Text,Writable》output,Reporterreporter)throwsIOException{ArrayList《TFWritable》tfs=newArrayList《TFWritable》();intsum=;//log.info("term:"+key.toString());while(values.hasNext()){Writablevalue=values.next().get();//unwrapif(valueinstanceofTFWritable){tfs.add((TFWritable)value);}else{sum+=((IntWritable)value).get();}}TFWritablewritables;ArrayWritableaw=newArrayWritable(TFWritable.class,tfs.toArray(writables));//wrapagainoutput.collect(key,newTermWritable(aw));output.collect(key,newTermWritable(newIntWritable(sum)));}}这儿collect的时候可以不再用TermWritable,只不过我在重新定义了OutputFormat，让它输出到两个不同的文件，而且输出的类型也是不一样的。转载，仅供参考。
搜索引擎Lucene（：索引的创建过程
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