对于搜索引擎，大家不会感到陌生，我们每天都在用。

我们在百度、谷歌上搜索我们想要的信息。比如，在输入框里输入关键字查询后，会返回很多和关键字相关的内容。

或者在电商网站输入想要购买的商品名称后，就立即能查到我们想要购买的商品信息。

但是大家有没有思考过，为什么网站能快速检索到我们想要看到的信息？这里其实用到了倒排索引技术。

简单的介绍一下倒排索引

举个例子，我们小时候背诵过的古诗，当我们看到一首诗的题目时，可以很快速的背诵诗的内容。但是如果我们看到一句诗时，却很难快速说出诗的题目。

或者我们看到诗的上半句，一般会很轻松的背诵出诗的下半句。但是根据诗的下半句，很难快速想到诗的上半句。

这是因为，我们大脑存储的诗词，是通过正排索引的方式组织起来的，类似于关系型数据库一样，通过id很快能查到详细内容。但是要通过内容反查id，就不是那么容易了。

再比如，我们的电脑里有很多文件，我们能搜索到一个文件里有什么词，但是我们统计某个词在哪些文件里出现过，以及出现的次数，就不是那么容易了。

下面内容，用Flink实时构建倒排索引，实现一个全文检索的功能。

需求：有大量文本文件，需要构建索引。输入某个关键字，输出关键字在哪些文件里出现过，以及在文件里出现的次数。

思路：批量读取磁盘上的文件内容，将文件内容发送给kafka，Flink从kafka消费数据，将数据内容分词，记录每次词出现的词频和所在的文件名，然后通过Flink sql实时统计每个单词所在的文件，和在每个文件中出现的次数，写入到下游存储。

关键代码如下：

1、收集文件内容并发送给kafka

这是个很简单的程序，通过递归读取目录下的全部文件，将文件信息发送给kafka。

public static void main(String[] args) throws Exception {

2、Flink消费kafka的数据，并对原始数据做ETL转化。

flatMap算子中的操作是，将上报的数据特殊中的特殊字符过滤并封装成Word类发送给下游。

方便起见，这里采用关键字+文件名的hashCode作为一行数据的唯一id，后续根据这个id实时更新倒排索引。

public static void main(String[] args) throws Exception {

public class Word {

3、最关键的一步，构建倒排索引，将收集的数据封装成Word发送到下游算子后，下游算子通过Flink sql实时统计每个单词出现的次数以及所在的文件，并将数据实时更新到MySQL中，代码如下：

private static void buildIndexAndSink(StreamTableEnvironment tabEnv) {

通过上面代码，我们可以将目录下的所有文件，构建倒排索引。然后将索引信息写入MySQL，查到的效果如下,可以看到，某个词在哪些文件里出现过，以及出现的次数。

拓展：

我们是不是可以做个简易的搜索引擎呢？原理与上面的案例类似，需要把文件名替换成url。

本文分享自微信公众号 - OutOfMemoryError（backend_technology）。
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