介于上一篇的java实现网络爬虫基础之上，这一篇的思想是将网络收集的数据保存到HDFS和数据库（Mysql）中；然后用MR对HDFS的数据进行索引处理，处理成倒排索引；搜索时先用HDFS建立好的索引来搜索对应的数据ID，根据ID从数据库中提取数据，呈现到网页上。
这是一个完整的集合网络爬虫、数据库、HDFS、MapReduce、DAO设计模式、JSP/Servlet的项目，完成了数据收集、数据分析、数据索引并分页呈现。
完整的代码呈现，希望认真仔细阅读。
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目录：
1、搜索引擎阐述
2、数据库表建立
3、使用DAO设计模式进行数据库操作
【Ⅰ】数据库连接类DataBaseConnection
【Ⅱ】表单元素的封装类News
【Ⅲ】编写DAO接口INewsDAO
【Ⅳ】DAO接口的实现类NewsDAOImp类
【Ⅴ】工厂类DAOFactory类
4、网络爬虫实现★★ 【参考博客《java实现网络爬虫》和《Heritrix实现网络爬虫》】
5、MR（MapReduce）对HDFS数据进行索引处理★★
6、实现搜索引擎
【Ⅰ】创建web项目，编写测试用例，测试是否可以读取HDFS的数据内容
【Ⅱ】 编写index首页
【Ⅲ】处理HDFS查询的操作
【Ⅳ】servlet类搜索结果向页面传递
【Ⅴ】结果呈现，实现分页
7、总结
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1、搜索引擎阐述
搜索引擎的执行流程：
1） 通过爬虫来将数据下载到本地
2） 将数据提取出来保存到HDFS和数据库中（MySQL）
3） 通过MR来对HDFS的数据进行索引处理，处理成为倒排索引
4） 搜索时先使用HDFS建立好的索引来搜索对应的数据ID，再根据ID来从MySQL数据库中提取数据的具体信息。
5） 可以完成分页等操作。
倒排索引对应的就是正排索引，正排索引指的就是MySQL数据库中id的索引。
而倒排索引的目的是可以根据关键字查询出该关键字对应的数据id。
这里就需要用到MySQL数据库，以及通过Java EE版的Eclipse来完成网站的开发。
为了开发起来更方便，我们这里使用MyEclipse来完成。
2、数据库表建立
先安装好MySQL数据库。
安装时，注意编码选择gbk。
通过控制台的mysql -u用户名 –p密码 即可登录mysql数据库。
之后使用show databases可以看到所有的数据库。
使用create database 可以建立一个新的库。
使用 use 库名 ，可以切换到另一个库。
使用show tables可以看到一个库下的所有表。
之后就可以通过普通的sql语句来建立表和进行数据的操作了。
在进行数据库操作时，企业开发中必定要使用DAO（Data Access Object）设计模式
组成如下：
1） DataBaseConnection：建立数据库连接
2） VO：与表对应的数据对象
3） DAO接口：规范操作方法
4） DAOImpl：针对DAO接口进行方法实现。
5） Factory：用来建立DAO接口对象。
首先根据需求，将数据库表建立出来，这里只需建立一个简单的news新闻表，用于存储网络上爬取得数据。
CREATE TABLE news (
id int primary key ,
title varchar(200) not null,
description text ,
url varchar(200)
);
3、使用DAO设计模式进行数据库操作
根据上述的DAO设计模式，我们需要编写相关操作类，来完成数据库的操作。
【Ⅰ】 数据库连接类DataBaseConnection，需要导入jar包
:
package org.liky.sina.dbc; import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException; /**
* 连接数据库mysql的sina_news
* @author k04
*
*/
public class DataBaseConnection {
//此处可以试着两种表达加载类的方法
// private static final String DBORIVER="org.git.mm.mysql.Driver";
private static final String DBORIVER="com.mysql.jdbc.Driver";
private static final String DBURL="jdbc:mysql://localhost:3306/sina_news";
private static final String DBUSER="root";
private static final String DBPASSWORD="admin"; private Connection conn;
/**
* 创建数据库连接
* @return
*/
public Connection getConnection(){
try {
if(conn==null||conn.isClosed()){
//建立一个新的连接
Class.forName(DBORIVER);
conn=DriverManager.getConnection(DBURL, DBUSER, DBPASSWORD);
//System.out.println("success to connect!");
}
}catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
return conn;
}
/*
* 关闭连接
*/
public void close(){
if(conn!=null){
try{
conn.close();
}catch(SQLException e){
e.printStackTrace();
}
}
} }
【Ⅱ】表单元素的封装类News，根据建表时设定的四种元素id,title,description,url，将网络爬取得内容完整的导入数据库中，此处可以用shift+Alt+S在Eclipse快捷创建封装类：
package org.liky.sina.vo;
/**
* news封装类
* @author k04
*
*/
public class News {
private Integer id;
private String title;
private String description;
private String url; public News() {
}
public News(Integer id,String title,String description,String url) {
this.id=id;
this.title=title;
this.description=description;
this.url=url;
} public Integer getId() {
return id;
}
public void setId(Integer id) {
this.id = id;
}
public String getTitle() {
return title;
}
public void setTitle(String title) {
this.title = title;
}
public String getDescription() {
return description;
}
public void setDescription(String description) {
this.description = description;
}
public String getUrl() {
return url;
}
public void setUrl(String url) {
this.url = url;
}
}
【Ⅲ】编写DAO接口INewsDAO，存放数据库操作类的方法名：
package org.liky.sina.dao;
/**
* 接口，呈现三个方法
*/
import java.util.List;
import org.liky.sina.vo.News; public interface INewsDAO {
/**
* 添加数据
* @param news 要添加的对象
* @throws Exception
*/
public void doCreate(News news)throws Exception;
/**
* 根据主键id查询数据
*
*/
public News findById(int id)throws Exception;
/**
* 根据一组id查询所有结果
* @param ids 所有要查询的id
* @return 查询到的数据
* 因为索引是根据热词查到一堆的id
*/
public List<News> findByIds(int[] ids)throws Exception; }
【Ⅳ】DAO接口的实现类NewsDAOImp类：
package org.liky.sina.dao.impl;
/**
* 继承INewsDAO接口
* 实现三个方法，插入数据，查找指定id数据，查找一组id数据
*/
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List; import org.liky.sina.dao.INewsDAO;
import org.liky.sina.dbc.DataBaseConnection;
import org.liky.sina.vo.News; public class NewsDAOImpl implements INewsDAO {
//声明一个数据库连接类对象
private DataBaseConnection dbc; //构造器，参数为数据库连接类对象
public NewsDAOImpl(DataBaseConnection dbc) {
this.dbc=dbc; } @Override
public void doCreate(News news) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
String sql="INSERT INTO news (id,title,description,url) VALUES (?,?,?,?)";
PreparedStatement pst=dbc.getConnection().prepareStatement(sql);
//设置参数
pst.setInt(1, news.getId());
pst.setString(2, news.getTitle());
pst.setString(3, news.getDescription());
pst.setString(4, news.getUrl()); pst.executeUpdate();
System.out.println("create success.");
} @Override
public News findById(int id) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
String sql="SELECT id,title,description,url FROM news WHERE id = ?";
PreparedStatement pst=dbc.getConnection().prepareStatement(sql);
pst.setInt(1, id);
ResultSet rs=pst.executeQuery();
News news=null;
//将符合id的数据遍历写入news并返回
if(rs.next()){
news=new News();
news.setId(rs.getInt(1));
news.setTitle(rs.getString(2));
news.setDescription(rs.getString(3));
news.setUrl(rs.getString(4));
}
//System.out.println("find success.");
return news;
} @Override
public List<News> findByIds(int[] ids) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
StringBuilder sql=new StringBuilder("SELECT id,title,description,url FROM news WHERE id IN (");
//将id写入ids，并用逗号隔开
if(ids!=null&&ids.length>0){
for(int id:ids){
sql.append(id);
sql.append(",");
}
//截取最后一个逗号，并补上括号
String resultSQL=sql.substring(0, sql.length()-1)+")"; PreparedStatement pst=dbc.getConnection().prepareStatement(resultSQL);
ResultSet rs=pst.executeQuery();
//存取一组id到链表中
List<News> list=new ArrayList<>();
while(rs.next()){
News news=new News();
news.setId(rs.getInt(1));
news.setTitle(rs.getString(2));
news.setDescription(rs.getString(3));
news.setUrl(rs.getString(4));
list.add(news);
}
}
//System.out.println("find success.");
return null;
} }
【Ⅴ】工厂类DAOFactory类，此类写入了数据库连接类参数，返回DAO实现类对象：
java中，我们通常有以下几种创建对象的方式：
(1) 使用new关键字直接创建对象；
(2) 通过反射机制创建对象；
(3) 通过clone()方法创建对象；
(4) 通过工厂类创建对象。
package org.liky.sina.factory;
/**
* 工厂类
* 输入一个连接数据库对象的参数，返回数据库表操作的类
*/
import org.liky.sina.dao.INewsDAO;
import org.liky.sina.dao.impl.NewsDAOImpl;
import org.liky.sina.dbc.DataBaseConnection; public class DAOFactory {
public static INewsDAO getINewsDAOInstance(DataBaseConnection dbc){
return new NewsDAOImpl(dbc);
}
}
4、网络爬虫实现
现在编写整个项目的重点，编写URLDemo类，在爬虫中进行数据库的操作以及HDFS的写入：
a' 关于此类，在网页解析时用了简单的Jsoup，并没有如《java网络爬虫》用正则表达式，所以需要导入jsoup的jar包 
；
b' 关于HDFS在eclipse的配置以及本机的连接，我后续博客会阐述，也可以网络查询方法；
c' 这个类也是执行类，我收集的是新浪新闻网的数据，爬取深度为5，设置线程数5，并且筛选了只有链接含有“sian.news.com.cn”的。
d' 网络爬虫我讲了两种方法：（1）java代码实现网络爬虫
（2）Heritrix工具实现网络爬虫
此处我还是选择了直接写代码实现，*度高也方便读写存取。
package org.liky.sina.craw; import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
import org.liky.sina.dao.INewsDAO;
import org.liky.sina.dbc.DataBaseConnection;
import org.liky.sina.factory.DAOFactory;
import org.liky.sina.vo.News; /**
* 爬虫开始进行数据库操作以及HDFS写入
*
* @author k04
*
*/
public class URLDemo {
// 该对象的构造方法会默认加载hadoop中的两个配置文件，hdfs-site.xml和core-site.xml
// 这两个文件包含访问hdfs所需的参数值
private static Configuration conf = new Configuration(); private static int id = 1; private static FileSystem fs; private static Path path; // 等待爬取的url
private static List<String> allWaitUrl = new ArrayList<>();
// 已经爬取的url
private static Set<String> allOverUrl = new HashSet<>();
// 记录所有url的深度，以便在addUrl方法内判断
private static Map<String, Integer> allUrlDepth = new HashMap<>();
// 爬取网页的深度
private static int maxDepth = 5;
// 声明object独享帮助进行线程的等待操作
private static Object obj = new Object();
// 设置总线程数
private static final int MAX_THREAD = 20;
// 记录空闲的线程数
private static int count = 0; // 声明INewsDAO对象，
private static INewsDAO dao; static {
dao = DAOFactory.getINewsDAOInstance(new DataBaseConnection());
} public static void main(String args[]) {
// 爬取的目标网址
String strUrl = "http://news.sina.com.cn/"; // 爬取第一个输入的url
addUrl(strUrl, 0);
// 建立多个线程
for (int i = 0; i < MAX_THREAD; i++) {
new URLDemo().new MyThread().start();
} // DataBaseConnection dc=new DataBaseConnection();
// dc.getConnection(); } public static void parseUrl(String strUrl, int depth) {
// 先判断当前url是否爬取过
// 判断深度是否符合要求
if (!(allOverUrl.contains(strUrl) || depth > maxDepth)) {
System.out.println("当前执行的 " + Thread.currentThread().getName()
+ " 爬虫线程处理爬取： " + strUrl); try {
// 用jsoup进行数据爬取
Document doc = Jsoup.connect(strUrl).get();
// 通过doc接受返回的结果
// 提取有效的title和description
String title = doc.title();
Element descE = doc.getElementsByAttributeValue("name",
"description").first();
String desc = descE.attr("content"); // System.out.println(title + " --> " + desc); // 如果有效，则惊醒保存
if (title != null && desc != null && !title.trim().equals("")
&& !desc.trim().equals("")) {
// 需要生成一个id，以便放入数据库中，因此id也要加入到HDFS中，便于后续索引
News news = new News();
news.setId(id++);
news.setTitle(title);
news.setDescription(desc);
news.setUrl(strUrl);
// 添加到数据库语句
dao.doCreate(news);
// 向HDFS保存数据
path = new Path("hdfs://localhost:9000/sina_news_input/"
+ System.currentTimeMillis() + ".txt");
fs = path.getFileSystem(conf);
FSDataOutputStream os = fs.create(path);
// 进行内容输出，此处需要用news.getId()，不然数据库和HDFS的id会不相同，因为多线程的运行
os.writeUTF(news.getId() + "\r\n" + title + "\r\n" + desc);
os.close(); // 解析所有超链接
Elements aEs = doc.getElementsByTag("a");
// System.out.println(aEs);
if (aEs != null && aEs.size() > 0) {
for (Element aE : aEs) {
String href = aE.attr("href");
System.out.println(href);
// 截取网址，并给出筛选条件！！！
if ((href.startsWith("http:") || href
.startsWith("https:"))
&& href.contains("news.sina.com.cn")) {
// 调用addUrl()方法
addUrl(href, depth + 1);
}
}
} } } catch (Exception e) { }
// 吧当前爬完的url放入到偶尔中
allOverUrl.add(strUrl);
System.out.println(strUrl + "爬去完成，已经爬取的内容量为：" + allOverUrl.size()
+ "剩余爬取量为：" + allWaitUrl.size()); // 判断是否集合中海油其他的内容需要进行爬取，如果有，则进行线程的唤醒
if (allWaitUrl.size() > 0) {
synchronized (obj) {
obj.notify();
}
} else {
System.out.println("爬取结束...");
System.exit(0);
} }
} /**
* url加入到等待队列中 并判断是否已经放过，若没有就放入allUrlDepth中
*
* @param href
* @param depth
*/
public static synchronized void addUrl(String href, int depth) {
// 将url放入队列中
allWaitUrl.add(href);
// 判断url是否已经存在
if (!allUrlDepth.containsKey(href)) {
allUrlDepth.put(href, depth + 1);
}
} /**
* 获取等待队列下一个url，并从等待队列中移除
*
* @return
*/
public static synchronized String getUrl() {
if (allWaitUrl.size() > 0) {
String nextUrl = allWaitUrl.get(0);
allWaitUrl.remove(0);
return nextUrl;
}
return null;
} /**
* 用多线程进行url爬取
*
* @author k04
*
*/
public class MyThread extends Thread { @Override
public void run() {
// 编写一个死循环，以便线程可以一直存在
while (true) {
// String url = getUrl();
if (url != null) {
// 调用该方法爬取url的数据
parseUrl(url, allUrlDepth.get(url));
} else {
System.out.println("当前线程准备就绪，等待连接爬取：" + this.getName());
// 线程+1
count++;
// 建立一个对象，帮助线程进入等待状态wait()
synchronized (obj) {
try {
obj.wait();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
// 线程-1
count--;
}
}
}
} } }
现在执行上述类URLDemo，该类执行流程：
1‘ 读取源链接，分配线程任务；
2’ 数据根据DAO设计模式写入到数据库中；
3‘ 数据上传到HDFS的input文件夹中；
执行完可以查看HDFS和数据库的结果：
关于此处，还是有些许瑕疵，双方的数据量并不相等，主要是多线程爬取的时候，id的传输并不相同！
将重复的数据进行清洗，
当数据爬取完成后，我们会发现有很多重复的数据，这可以通过SQL语句来进行清洗的操作。
SQL中可以使用group by关键字来完成分组函数的处理。
我们可以先通过该函数来测试一下。
测试后会发现真正有效数据量应该是4634条。
这就需要我们通过建立一张新表，把所有不重复的数据加入到新表中。
mysql支持create table时通过select语句来查询出一些结果作为新表的结构和数据。
CREATE TABLE new_news SELECT id,title,description,url FROM news WHERE id IN (SELECT min(id) FROM news GROUP BY title)
5、MR（MapReduce）对HDFS数据进行索引处理
下面就可以开始编写MR程序。
Map格式，要求key为关键字，value为id。
由于一个关键字可能会对应多个id，所以id之间我们想使用,来分隔。所以key和value的类型都应该是String（Text）
package org.liky.sina.index;
/**
* 编写MR程序。
Map格式，要求key为关键字，value为id。
由于一个关键字可能会对应多个id，所以id之间我们想使用,来分隔。所以key和value的类型都应该是String（Text）
*/
import java.io.IOException;
import java.util.*;
import java.util.regex.*;
import jeasy.analysis.MMAnalyzer;
import org.apache.hadoop.conf.*;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapred.*;
import org.apache.hadoop.util.*; public class IndexCreater extends Configured implements Tool { public static void main(String[] args) throws Exception {
21 int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new IndexCreater(),
22 new String[] { "hdfs://localhost:9000/sina_news_input/",
23 "hdfs://localhost:9000/output_news_map/" });
System.exit(res);
} //Mapper接口中的后两个泛型参数，第一个表示返回后Map的key的类型，第二个表示返回后的value类型
public static class MapClass extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable,Text,Text,Text>{ private static Pattern p; static{
System.out.println("开始Map操作.....");
p=Pattern.compile("\\d+");
} private int id;
private int line=1; private static MMAnalyzer mm=new MMAnalyzer(); //输出的词
private Text word=new Text(); //map过程的核心方法
@Override
public void map(LongWritable key, Text value,
OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter)
throws IOException {
if (line == 1) {
// 读取的是第一行，我们就需要将第一行的id保留下来
line++;
Matcher m = p.matcher(value.toString());
if (m.find()) {
id = Integer.parseInt(m.group());
}
} else {
String tempStr = value.toString();
// 按空格将单词拆分出来
// StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line);
// 使用分词器来进行词组的拆分
String[] results = mm.segment(tempStr, "|").split("\\|");
// 每个单词记录出现了1次
for (String temp : results) {
word.set(temp.toLowerCase());
output.collect(word, new Text(id + ""));
}
} } } //对所有的结果进行规约，合并
//Reducer中也有泛型，前两个表示Map过程输出的结果类型，后两个表示Reduce处理后输出的类型
public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text,Text,Text,Text>{ static{
System.out.println("开始reduce操作.....");
}
@Override
public void reduce(Text key, Iterator<Text> values,
OutputCollector<Text, Text> output, Reporter repoter)
throws IOException {
//将所有key值相同的结果，求和
StringBuilder result=new StringBuilder();
while(values.hasNext()){
//存在一个key相同的，加入result
String temp=values.next().toString();
if(!result.toString().contains(temp+",")){
result.append(temp+",");
} }
//将其规约
output.collect(key, new Text(result.substring(0, result.length()-1)));
//输出key相同的id值
System.out.println(key+"---->"+result);
} } static int printUsage() {
System.out
.println("wordcount [-m <maps>] [-r <reduces>] <input> <output>");
ToolRunner.printGenericCommandUsage(System.out);
return -1;
} @Override
public int run(String[] args) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
JobConf conf = new JobConf(getConf(), IndexCreater.class);
conf.setJobName("wordcount"); // 输出结果的Map的key值类型
conf.setOutputKeyClass(Text.class);
// 输出结果的Map的value值类型
conf.setOutputValueClass(Text.class); conf.setMapperClass(MapClass.class);
conf.setCombinerClass(Reduce.class);
conf.setReducerClass(Reduce.class); List<String> other_args = new ArrayList<String>();
for (int i = 0; i < args.length; ++i) {
try {
if ("-m".equals(args[i])) {
conf.setNumMapTasks(Integer.parseInt(args[++i]));
} else if ("-r".equals(args[i])) {
conf.setNumReduceTasks(Integer.parseInt(args[++i]));
} else {
other_args.add(args[i]);
}
} catch (NumberFormatException except) {
System.out.println("ERROR: Integer expected instead of "
+ args[i]);
return printUsage();
} catch (ArrayIndexOutOfBoundsException except) {
System.out.println("ERROR: Required parameter missing from "
+ args[i - 1]);
return printUsage();
}
}
// Make sure there are exactly 2 parameters left.
if (other_args.size() != 2) {
System.out.println("ERROR: Wrong number of parameters: "
+ other_args.size() + " instead of 2.");
return printUsage();
}
// 设置输出结果按照什么格式保存，以便后续使用。
conf.setOutputFormat(MapFileOutputFormat.class);
// 输入文件的HDFS路径
FileInputFormat.setInputPaths(conf, other_args.get(0));
// 输出结果的HDFS路径
FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(other_args.get(1))); JobClient.runJob(conf); return 0;
} }
6、实现搜索引擎
【Ⅰ】创建web项目，编写测试用例，测试是否可以读取HDFS的数据内容
在安装好的MyEclipse开发工具中，开始编写搜索引擎展示部分的内容。
这里先使用普通的JSP + Servlet的模式来完成程序的编写。
首先建立一个普通的Web项目。
之后，在里面编写一个测试用例，测试是否可以读取HDFS中的数据内容，注意需要先将hadoop/lib目录下的所有jar包，以及hadoop根目录下的支持jar包拷贝到项目WEB-INF目录下的lib目录中。
注意！！！完成上面数据的收集和分析之后，现在读取的内容需要从经过MR处理之后存储在HDFS的sina_new_ouputwenjianjia内读取。
package org.liky.sina.test; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.MapFile.Reader;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.MapFileOutputFormat;
import org.junit.Test; public class TestCaseSina { @Test
public void test() throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Path path = new Path("hdfs://localhost:9000/output_news_map/");
FileSystem fs = path.getFileSystem(conf);
Reader reader = MapFileOutputFormat.getReaders(fs, path, conf)[0];
Text value = (Text) reader.get(new Text("印度"), new Text()); System.out.println(value); }
}
【Ⅱ】 编写index首页
将之前写好的DAO代码也拷贝到项目中，以便以后查询数据库使用。
之后编写一个jsp页面，用来接收用户输入的查询关键字。
此处我就从简了 O(∩_∩)O
<body>
<center>
<form action="SearchServlet" method="post">
请输入查询关键字：
<input type="text" name="keyword">
<input type="submit" value="查询">
</form>
</center>
</body>
【Ⅲ】处理HDFS查询的操作
根据设置好的路径，建立一个SearchServlet，并完成doGet和 doPost方法。
在这个Servlet中会用到处理HDFS查询的操作方法，因此我们需要单独声明一个HDFSUtils工具类，来帮助我们实现查询的功能。
package org.liky.sina.utils; import java.io.IOException;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.MapFile.Reader;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.MapFileOutputFormat; public class HDFSUtils {
//连接hadoop的配置
private static Configuration conf = new Configuration();
//创建需要读取数据的hdfs路径
private static Path path = new Path(
"hdfs://localhost:9000/output_news_map/"); private static FileSystem fs = null; static {
try {
fs = path.getFileSystem(conf);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
} public static Integer[] getIdsByKeyword(String keyword) throws Exception { Reader reader = MapFileOutputFormat.getReaders(fs, path, conf)[0];
Text value = (Text) reader.get(new Text(keyword), new Text());
//set存放关键词搜索的一组id
Set<Integer> set = new TreeSet<Integer>();
String[] strs = value.toString().split(","); for (String str : strs) {
set.add(Integer.parseInt(str));
} return set.toArray(new Integer[0]);
} }
【Ⅳ】servlet类搜索结果向页面传递
在Servlet中通过调用HDFSUtils和之前写过的DAO方法，即可查询到结果并设置向页面传递。
此处将关键词搜索的结果呈现到result.jsp界面，所以下面就是编写该界面呈现最终结果。
package org.liky.sina.servlet; import java.io.IOException;
import java.util.List; import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse; import org.liky.sina.dbc.DataBaseConnection;
import org.liky.sina.factory.DAOFactory;
import org.liky.sina.utils.HDFSUtils;
import org.liky.sina.vo.News; public class SearchServlet extends HttpServlet { public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
throws ServletException, IOException {
this.doPost(request, response);
} public void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
throws ServletException, IOException {
// 接收提交的查询关键字参数
// 先处理乱码
request.setCharacterEncoding("UTF-8");
// 接收参数
String keyword = request.getParameter("keyword");
// 根据关键字进行查询。
try {
Integer[] ids = HDFSUtils.getIdsByKeyword(keyword);
// 根据这些id来查询出相应的结果
List<News> allNews = DAOFactory.getINewsDAOInstance(
new DataBaseConnection()).findByIds(ids); // 将结果传递回页面显示
request.setAttribute("allNews", allNews); // 切换到页面上
request.getRequestDispatcher("/result.jsp").forward(request,
response);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} }
}
【Ⅴ】结果呈现，实现分页
最后，我们需要在页面上将结果呈现出来，在web根目录下编写result.jsp文件。
可以通过JSTL + EL来完成内容的输出。
<%@page import="org.liky.sina.vo.News"%>
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme() + "://"
+ request.getServerName() + ":" + request.getServerPort()
+ path + "/";
%> <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
<html>
<head>
<base href="<%=basePath%>"> <title>新浪新闻搜索</title>
</head> <body>
<center>
<%
List<News> allNews = (List<News>)request.getAttribute("allNews");
%>
<table width="80%">
<%
for (News n : allNews) { %>
<tr>
<td>
<a href="<%=n.getUrl() %>" target="_blank"><%=n.getTitle() %></a> <br>
<%=n.getDescription() %>
<hr/>
</td>
</tr>
<%
} %>
</table> <%
int cp = (Integer)request.getAttribute("currentPage");
int allPages = (Integer)request.getAttribute("allPages");
%>
<form id="split_page_form" action="SearchServlet" method="post">
<input type="hidden" name="currentPage" id="cp" value="<%=cp %>" />
<input type="button" <%=cp == 1?"disabled":"" %> value="首页" onclick="changeCp(1);">
<input type="button" <%=cp == 1?"disabled":"" %> value="上一页" onclick="changeCp(<%=cp - 1 %>);">
<input type="button" <%=cp == allPages?"disabled":"" %> value="下一页" onclick="changeCp(<%=cp + 1 %>);">
<input type="button" <%=cp == allPages?"disabled":"" %> value="尾页" onclick="changeCp(<%=allPages %>);">
第 <%=cp %> 页 / 共 <%=allPages %> 页
<br>
请输入查询关键字：<input type="text" name="keyword" value="<%=request.getParameter("keyword")%>">
<input type="submit" value="查询">
</form>
<script type="text/javascript">
function changeCp(newcp) {
// 改变当前页数
document.getElementById("cp").value = newcp;
// 提交表单
document.getElementById("split_page_form").submit();
}
</script> </center>
</body>
</html>
总结：
这个项目看起来很简单，但是囊括了很多知识，包括
1’ java的多线程处理，接口及方法实现；
2‘ 数据库的基础操作及代码连接与表操作；
3’ 网络爬虫进行数据的收集，包含两种方法（仅我会的，这个是难点）：
（1）java代码实现（正则表达式或者Jsoup）
（2）Heritrix工具实现（抑或其他工具）
4‘ Hadoop的基本配置和HDFS于eclipse的配置（后续阐述）；
5’ HDFS的文件存取、MapReduce方法的编写（这个是难点）；
6‘ DAO设计模式的代码实现；
7’ Jsp/Servlet的基础知识，以及JSTL和EL的了解
该项目实现的功能包含：
1‘ 数据收集（网络爬虫）；
2’ 数据保存（DAO，数据库及HDFS）；
3‘ 数据分析/规约（MapReduce）；
4’ 搜索引擎（jsp/servlet，jstl/el）；
5‘ web呈现（web项目）
这是一个简单的大数据搜索引擎的实现，综合性较强，需要多多阅读学习。
此外，还有一些缺陷未能实现，会有些麻烦，一个在编码格式上，一个在搜索的关键字交叉搜索上。