• 初学Hadoop之计算TF-IDF值


    1.词频

          TF(term frequency)词频,就是该分词在该文档中出现的频率,算法是:(该分词在该文档出现的次数)/(该文档分词的总数),这个值越大表示这个词越重要,即权重就越大。

    例如:一篇文档分词后,总共有500个分词,而分词”Hello”出现的次数是20次,则TF值是: tf =20/500=0.04 

      考虑到文章有长短之分,为了便于不同文章的比较,进行"词频"标准化。

      或者

    2.逆文档频率

      IDF(inversedocument frequency)逆向文件频率,一个文档库中,一个分词出现在的文档数越少越能和其它文档区别开来。算法是: log(总文档数/(出现该分词的文档数+1)) 。如果一个词越常见,那么分母就越大,逆文档频率就越小越接近0。分母之所以要加1,是为了避免分母为0(即所有文档都不包含该词)。

    例如:一个文档库中总共有50篇文档,2篇文档中出现过“Hello”分词,则idf是: Idf = log(50/3) =1.2218487496

    3.TF-IDF

      TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比,与该词在整个语言中的出现次数成反比。

    3.1用途

      自动提取关键词,计算出文档的每个词的TF-IDF值,然后按降序排列,取排在最前面的几个词。

      信息检索时,对于每个文档,都可以分别计算一组搜索词("Hadoop"、"MapReduce")的TF-IDF,将它们相加,就可以得到整个文档的TF-IDF。这个值最高的文档就是与搜索词最相关的文档。

    3.2优缺点

      TF-IDF算法的优点是简单快速,结果比较符合实际情况。缺点是,单纯以"词频"衡量一个词的重要性,不够全面,有时重要的词可能出现次数并不 多。而且,这种算法无法体现词的位置信息,出现位置靠前的词与出现位置靠后的词,都被视为重要性相同,这是不正确的。(一种解决方法是,对全文的第一段和 每一段的第一句话,给予较大的权重。)

    4.使用Hadoop计算TF-IDF

      运行参数,第一个为文本存储路径,第二个为临时路径,第三个为结果输出路径

    /home/hadoop/input /home/hadoop/temp /home/hadoop/output
    package com.example.test;
    
    import java.io.IOException;
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    import java.util.StringTokenizer;
    
    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
    import org.apache.hadoop.io.Text;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
    
    public class TFIDF {
        // part1------------------------------------------------------------------------
        public static class Mapper_Part1 extends
                Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
            String File_name = ""; // 保存文件名,根据文件名区分所属文件
            int all = 0; // 单词总数统计
            static Text one = new Text("1");
            String word;
            public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
                    throws IOException, InterruptedException {
                InputSplit inputSplit = context.getInputSplit();
                String str =  ((FileSplit) inputSplit).getPath().toString();
                File_name = str.substring(str.lastIndexOf("/") + 1); // 获取文件名
                StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
                while (itr.hasMoreTokens()) {
                    word = File_name;
                    word += " ";
                    word += itr.nextToken(); // 将文件名加单词作为key es: test1 hello 1
                    all++;
                    context.write(new Text(word), one);
                }
            }
    
            public void cleanup(Context context) throws IOException,
                    InterruptedException {
                // Map的最后,我们将单词的总数写入。下面需要用总单词数来计算。
                String str = "";
                str += all;
                context.write(new Text(File_name + " " + "!"), new Text(str));
                // 主要这里值使用的 "!"是特别构造的。 因为!的ascii比所有的字母都小。
            }
        }
    
        public static class Combiner_Part1 extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
            float all = 0;
            public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
                    throws IOException, InterruptedException {
                int index = key.toString().indexOf(" ");
                // 因为!的ascii最小,所以在map阶段的排序后,!会出现在第一个
                if (key.toString().substring(index + 1, index + 2).equals("!")) {
                    for (Text val : values) {
                        // 获取总的单词数。
                        all = Integer.parseInt(val.toString());
                    }
                    // 这个key-value被抛弃
                    return;
                }
                float sum = 0; // 统计某个单词出现的次数
                for (Text val : values) {
                    sum += Integer.parseInt(val.toString());
                }
                // 跳出循环后,某个单词数出现的次数就统计完了,所有 TF(词频) = sum / all
                float tmp = sum / all;
                String value = "";
                value += tmp; // 记录词频
    
                // 将key中单词和文件名进行互换。es: test1 hello -> hello test1
                String p[] = key.toString().split(" ");
                String key_to = "";
                key_to += p[1];
                key_to += " ";
                key_to += p[0];
                context.write(new Text(key_to), new Text(value));
            }
        }
    
        public static class Reduce_Part1 extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
            public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
                    throws IOException, InterruptedException {
                for (Text val : values) {
                    context.write(key, val);
                }
            }
        }
    
        public static class MyPartitoner extends Partitioner<Text, Text> {
            // 实现自定义的Partitioner
            public int getPartition(Text key, Text value, int numPartitions) {
                // 我们将一个文件中计算的结果作为一个文件保存
                // es: test1 test2
                String ip1 = key.toString();
                ip1 = ip1.substring(0, ip1.indexOf(" "));
                Text p1 = new Text(ip1);
                return Math.abs((p1.hashCode() * 127) % numPartitions);
            }
        }
    
        // part2-----------------------------------------------------
        public static class Mapper_Part2 extends
                Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
            public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
                    throws IOException, InterruptedException {
                String val = value.toString().replaceAll("    ", " "); // 将vlaue中的TAB分割符换成空格
                                                                    // es: Bank
                                                                    // test1
                                                                    // 0.11764706 ->
                                                                    // Bank test1
                                                                    // 0.11764706
                int index = val.indexOf(" ");
                String s1 = val.substring(0, index); // 获取单词 作为key es: hello
                String s2 = val.substring(index + 1); // 其余部分 作为value es: test1
                                                        // 0.11764706
                s2 += " ";
                s2 += "1"; // 统计单词在所有文章中出现的次数, “1” 表示出现一次。 es: test1 0.11764706 1
                context.write(new Text(s1), new Text(s2));
            }
        }
    
        public static class Reduce_Part2 extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
            int file_count;
    
            public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
                    throws IOException, InterruptedException {
                // 同一个单词会被分成同一个group
                file_count = context.getNumReduceTasks(); // 获取总文件数
                float sum = 0;
                List<String> vals = new ArrayList<String>();
                for (Text str : values) {
                    int index = str.toString().lastIndexOf(" ");
                    sum += Integer.parseInt(str.toString().substring(index + 1)); // 统计此单词在所有文件中出现的次数
                    vals.add(str.toString().substring(0, index)); // 保存
                }
                double tmp = Math.log10( file_count*1.0 /(sum*1.0)); // 单词在所有文件中出现的次数除以总文件数 = IDF
                for (int j = 0; j < vals.size(); j++) {
                    String val = vals.get(j);
                    String end = val.substring(val.lastIndexOf(" "));
                    float f_end = Float.parseFloat(end); // 读取TF
                    val += " ";
                    val += f_end * tmp; //  tf-idf值
                    context.write(key, new Text(val));
                }
            }
        }
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            // part1----------------------------------------------------
            Configuration conf1 = new Configuration();
            // 设置文件个数,在计算DF(文件频率)时会使用
            FileSystem hdfs = FileSystem.get(conf1);
            FileStatus p[] = hdfs.listStatus(new Path(args[0]));
    
            // 获取输入文件夹内文件的个数,然后来设置NumReduceTasks
            Job job1 = Job.getInstance(conf1, "My_tdif_part1");
            job1.setJarByClass(TFIDF.class);
            job1.setMapperClass(Mapper_Part1.class);
            job1.setCombinerClass(Combiner_Part1.class); // combiner在本地执行,效率要高点。
            job1.setReducerClass(Reduce_Part1.class);
            job1.setMapOutputKeyClass(Text.class);
            job1.setMapOutputValueClass(Text.class);
            job1.setOutputKeyClass(Text.class);
            job1.setOutputValueClass(Text.class);
            job1.setNumReduceTasks(p.length);
            job1.setPartitionerClass(MyPartitoner.class); // 使用自定义MyPartitoner
    
            FileInputFormat.addInputPath(job1, new Path(args[0]));
            FileOutputFormat.setOutputPath(job1, new Path(args[1]));
    
            job1.waitForCompletion(true);
            // part2----------------------------------------
            Configuration conf2 = new Configuration();
    
            Job job2 = Job.getInstance(conf2, "My_tdif_part2");
            job2.setJarByClass(TFIDF.class);
            job2.setMapOutputKeyClass(Text.class);
            job2.setMapOutputValueClass(Text.class);
            job2.setOutputKeyClass(Text.class);
            job2.setOutputValueClass(Text.class);
            job2.setMapperClass(Mapper_Part2.class);
            job2.setReducerClass(Reduce_Part2.class);
            job2.setNumReduceTasks(p.length);
    
            FileInputFormat.setInputPaths(job2, new Path(args[1]));
            FileOutputFormat.setOutputPath(job2, new Path(args[2]));
    
            job2.waitForCompletion(true);
    
    //        hdfs.delete(new Path(args[1]), true);
        }
    }
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