hbase源码系列(五)Trie单词查找树

  在上一章中提到了编码压缩,讲了一个简单的DataBlockEncoding.PREFIX算法,它用的是前序编码压缩的算法,它搜索到时候,是全扫描的方式搜索的,如此一来,搜索效率实在是不敢恭维,所以在hbase当中单独拿了一个工程出来实现了Trie的数据结果,既达到了压缩编码的效果,亦达到了方便查询的效果,一举两得,设置的方法是在上一章的末尾提了。

  下面讲一下这个Trie树的原理吧。

  树里面有3中类型的数据结构,branch(分支)、leaf(叶子)、nub(节点)

1、branch 分支节点,比如图中的t,以它为结果的词并没有出现过,但它是to、tea等次的分支的地方,单个t的词没有出现过。

2、leaf叶子节点,比如图中的to,它下面没有子节点了,并且出现了7次。

3、nub节点,它是结余两者之间的,比如i,它独立出现了11次。

  下面我们就具体说一下在hbase的工程里面它是什么样子的,下面是一个例子:

* Example inputs (numInputs=7): 
* 0: AAA 
* 1: AAA 
* 2: AAB 
* 3: AAB 
* 4: AAB 
* 5: AABQQ 
* 6: AABQQ 
* <br/><br/> 
* Resulting TokenizerNodes: 
* AA <- branch, numOccurrences=0, tokenStartOffset=0, token.length=2 
* A  <- leaf, numOccurrences=2, tokenStartOffset=2, token.length=1 
* B  <- nub, numOccurrences=3, tokenStartOffset=2, token.length=1 
* QQ <- leaf, numOccurrences=2, tokenStartOffset=3, token.length=2 

  这里面3个辅助字段,numOccurrences(出现次数)、tokenStartOffset(在原词当中的位置)、token.length(词的长度)。

  描述这个数据结构用了两个类Tokenizer和TokenizerNode。

  好,我们先看一下发起点PrefixTreeCodec,这个类是继承自DataBlockEncoder接口的,DataBlockEncoder是专门负责编码压缩的,它里面的有3个重要的方法,encodeKeyValues(编码)、decodeKeyValues(反编码)、createSeeker(创建扫描器)。

因此我们先看PrefixTreeCodec里面的encodeKeyValues方法,这个是我们的入口,我们发现internalEncodeKeyValues是实际编码的地方。

private void internalEncodeKeyValues(DataOutputStream encodedOutputStream, 
      ByteBuffer rawKeyValues, boolean includesMvccVersion) throws IOException { 
    rawKeyValues.rewind(); 
    PrefixTreeEncoder builder = EncoderFactory.checkOut(encodedOutputStream, includesMvccVersion);

    try{ 
      KeyValue kv; 
      while ((kv = KeyValueUtil.nextShallowCopy(rawKeyValues, includesMvccVersion)) != null) { 
        builder.write(kv); 
      } 
      builder.flush(); 
    }finally{ 
      EncoderFactory.checkIn(builder); 
    } 
}

    可以看到从rawKeyValues里面不断读取kv出来,用PrefixTreeEncoder.write方法来进行编码,最后调用flush进行输出。

  我们现在就进入PrefixTreeEncoder.write的方法里面吧。

rowTokenizer.addSorted(CellUtil.fillRowRange(cell, rowRange)); 
addFamilyPart(cell); 
addQualifierPart(cell); 
addAfterRowFamilyQualifier(cell);

  这里就跳到Tokenizer.addSorted方法里面

  public void addSorted(final ByteRange bytes) { 
    ++numArraysAdded; 
    //先检查最大长度,如果它是最大,改变最大长度 
    if (bytes.getLength() > maxElementLength) { 
      maxElementLength = bytes.getLength(); 
    } 
    if (root == null) { 
      // 根节点
      root = addNode(null, 1, 0, bytes, 0); 
    } else { 
      root.addSorted(bytes); 
    } 
  }

  如果root节点为空,就new一个root节点出来,有了根节点之后,就把节点添加到root节点的孩子队列里面。

  下面贴一下addSorted的代码吧

public void addSorted(final ByteRange bytes) {// recursively build the tree

    /* 
     * 前缀完全匹配,子节点也不为空,取出最后一个节点,和最后一个节点也部分匹配 
     * 就添加到最后一个节点的子节点当中 
     */ 
    if (matchesToken(bytes) && CollectionUtils.notEmpty(children)) { 
      TokenizerNode lastChild = CollectionUtils.getLast(children); 
      //和最后一个节点前缀部分匹配 
      if (lastChild.partiallyMatchesToken(bytes)) { 
        lastChild.addSorted(bytes); 
        return; 
      } 
    }
//匹配长度 
    int numIdenticalTokenBytes = numIdenticalBytes(bytes);// should be <= token.length 
    //当前token的起始长度是不变的了,剩余的尾巴的其实位置 
    int tailOffset = tokenStartOffset + numIdenticalTokenBytes; 
    //尾巴的长度 
    int tailLength = bytes.getLength() - tailOffset;

    if (numIdenticalTokenBytes == token.getLength()) { 
      //和该节点完全匹配 
      if (tailLength == 0) {// identical to this node (case 1) 
        incrementNumOccurrences(1); 
      } else {
        // 加到节点的下面,作为孩子 
        int childNodeDepth = nodeDepth + 1; 
        int childTokenStartOffset = tokenStartOffset + numIdenticalTokenBytes; 
        TokenizerNode newChildNode = builder.addNode(this, childNodeDepth, childTokenStartOffset, bytes, tailOffset); 
        addChild(newChildNode); 
      } 
    } else {
      split(numIdenticalTokenBytes, bytes); 
    } 
  }

1、我们先添加一个AAA进去,它是根节点,parent是null,深度为1,在原词中起始位置为0。

2、添加一个AAA,它首先和之前的AAA相比,完全一致,走的是incrementNumOccurrences(1),出现次数(numOccurrences)变成2。

3、添加AAB,它和AAA相比,匹配的长度为2,尾巴长度为1,那么它走的是这条路split(numIdenticalTokenBytes, bytes)这条路径

protected void split(int numTokenBytesToRetain, final ByteRange bytes) { 
    int childNodeDepth = nodeDepth; 
    int childTokenStartOffset = tokenStartOffset + numTokenBytesToRetain;

    //create leaf AA 先创建左边的节点 
    TokenizerNode firstChild = builder.addNode(this, childNodeDepth, childTokenStartOffset, 
      token, numTokenBytesToRetain); 
    firstChild.setNumOccurrences(numOccurrences);// do before clearing this node's numOccurrences 
    //这一步很重要,更改原节点的长度,node节点记录的数据不是一个简单的byte[] 
    token.setLength(numTokenBytesToRetain);//shorten current token from BAA to B 
    numOccurrences = 0;//current node is now a branch

    moveChildrenToDifferentParent(firstChild);//point the new leaf (AA) to the new branch (B) 
    addChild(firstChild);//add the new leaf (AA) to the branch's (B's) children

    //create leaf 再创建右边的节点
    TokenizerNode secondChild = builder.addNode(this, childNodeDepth, childTokenStartOffset, 
      bytes, tokenStartOffset + numTokenBytesToRetain); 
    addChild(secondChild);//add the new leaf (00) to the branch's (B's) children

    // 递归增加左右子树的深度 
    firstChild.incrementNodeDepthRecursively(); 
    secondChild.incrementNodeDepthRecursively(); 
  }

 split完成的效果:

1) 子节点的tokenStartOffset 等于父节点的tokenStartOffset 加上匹配的长度,这里是0+2=2

2)创建左孩子,token为A,深度为父节点一致,出现次数和父亲一样2次

3)父节点的token长度变为匹配长度2,即(AA),出现次数置为0

4)把原来节点的子节点指向左孩子

5)把左孩子的父节点指向当前节点

6)创建右孩子,token为B,深度为父节点一致

7)把右孩子的父节点指向当前节点

8)把左右孩子的深度递归增加。

4、 添加AAB,和AA完全匹配,最后一个孩子节点AAB也匹配,调用AAB节点的addSorted(bytes),因为是完全匹配,所以和第二步一样,B的出现次数加1

5、添加AABQQ,和AA完全匹配,最后一个孩子节点AAB也匹配,调用AAB节点的addSorted(bytes), 成为AAB的孩子

先走的这段代码,走进递归

if (matchesToken(bytes) && CollectionUtils.notEmpty(children)) { 
      TokenizerNode lastChild = CollectionUtils.getLast(children); 
      //和最后一个节点前缀部分匹配 
      if (lastChild.partiallyMatchesToken(bytes)) { 
        lastChild.addSorted(bytes); 
        return; 
      } 
}

然后再走的这段代码

int childNodeDepth = nodeDepth + 1;  
int childTokenStartOffset = tokenStartOffset + numIdenticalTokenBytes; 
TokenizerNode newChildNode = builder.addNode(this, childNodeDepth, childTokenStartOffset, 
          bytes, tailOffset); 
addChild(newChildNode); 

6、添加AABQQ,和之前的一样,这里就不重复了,增加QQ的出现次数

   构建玩Trie树之后,在flush的时候还做了很多操作,为这棵树构建索引信息,方便查询,这块博主真的无能为力了,不知道怎么才能把这块讲好。

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏前端迷

数据结构与前端开发(3)-链表

链表是一个线性结构,同时也是一个天然的递归结构。链表结构可以充分利用计算机内存空间,实现灵活的内存动态管理。但是链表失去了数组随机读取的优点,同时链表由于增加了...

18730
来自专栏云瓣

前端中常见数据结构小结

数据结构在开发中是一种编程思想的提炼,无关于用何种语言开发或者是哪种端开发。下列将笔者涉猎到的与前端相关的数据结构案例作如下总结:

8210
来自专栏我是业余自学C/C++的

队列

队列和栈一样,是一种特殊的线性表。跟栈不同的是,队列的插入和删除分别在线性表的两端进行,因此,队列是一个先进先出(FIFO)的线性表。插入元素的一端叫队尾(ba...

8710
来自专栏面朝大海春暖花开

oracle递归查询

这个子句主要是用于B树结构类型的数据递归查询,给出B树结构类型中的任意一个结点,遍历其最终父结点或者子结点。

49430
来自专栏微信公众号:Java团长

对HashMap的思考及手写实现

HashMap是Java中常用的集合,而且HashMap的一些思想,对于我们平时解决业务上的一些问题,在思路上有帮助,基于此,本篇博客将分析HashMap底层设...

9910
来自专栏程序员互动联盟

【C++练手】C++实现单链表

前几天找实习的时候,一个面试官给我留了一个题,做一个链表demo,要求实现创建、插入、删除等操作。 链表是一种常见的数据结构,它是一种物理存储单元上非连续、非顺...

35070
来自专栏Spark学习技巧

JAVA集合框架中的常用集合及其特点、适用场景、实现原理简介

19130
来自专栏落花落雨不落叶

leetcode 34. Search for a Range

31060
来自专栏Java工程师日常干货

对HashMap的思考及手写实现前言对HashMap的思考通过写一个迷你版的HashMap来深刻理解

HashMap是Java中常用的集合,而且HashMap的一些思想,对于我们平时解决业务上的一些问题,在思路上有帮助,基于此,本篇博客将分析HashMap底层设...

10420
来自专栏java一日一条

关于Java集合的小抄

在尽可能短的篇幅里,将所有集合与并发集合的特征,实现方式,性能捋一遍。适合所有”精通Java”其实还不那么自信的人阅读。

7310

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券