开发环境
硬件环境：Centos 6.5 服务器4台（一台为Master节点，三台为Slave节点） 软件环境：Java 1.7.0_45、hadoop-1.2.1
1、倒排索引
倒排索引是文档检索系统中最常用的数据结构，被广泛用于全文搜索引擎。它主要是用来存储某个单词（或词组）在一个文档或一组文档的存储位置的映射，即提供了一种根据内容来查找文档的方式。由于不是根据文档来确定文档所包含的内容，而是进行了相反的操作（根据关键字来查找文档），因而称为倒排索引（Inverted Index）。通常情况下，倒排索引由一个单词（词组）以及相关的文档列表（标示文档的ID号，，或者是指定文档所在位置的URI）组成，如下图所示：
从上图可以看出，单词1出现在{文档1、文档4、文档13、……}中，单词2出现在{文档3、文档5、文档15、…..}中，而单词3出现在{文档1、文档8、文档20、….}中，还需要给每个文档添加一个权值，用来指出每个文档与搜素内容相关的相关度，如下图所示：
最常用的是使用词频作为权重，即记录单词在文档中出现的次数了。以英文为例，如下图所示，索引文件中的“MapReduce”一行表示：“MapReduce”这个单词在文本T0中出现过1次，T1中出现过1次，T2中出现过2次。当搜索条件为“MapReduce”、“is”、“simple”时，对应的集合为：{T0，T1，T2}∩{ T0，T1}∩{ T0，T1}={ T0，T1}，即文本T0和T1包含所要索引的单词，而且只有T0是连续的。
2、Map过程
首先使用默认的TextInputFormat类对输入文件进行处理，得到文本中每行的偏移量及其内容。显然，Map过程首先必须分析输入的< key，value>对，得到倒排索引中需要的三个信息：单词、文档URI和词频，如下图所示。这里存在两个问题：第一，< key,value>对只能有两个值，在不使用Hadoop自定义数据类型的情况下，需要根据情况将其中两个值合并成一个值，作为key或value值；第二，通过一个Reduce过程无法同时完成词频统计和文档列表，所以必须增加一个Combine过程完成词频统计。
这里将单词和URI组成Key值（如“MapReduce :1.txt”），将词频作为value，这样做的好处是可以利用MapReduce框架自带的Map端排序，将同一文档的相同单词的词频组成列表，传递给Combine过程，实现类似于WordCount的功能。 Map过程核心代码实现如下，详细源码请参考：InvertedIndex\src\com\zonesion\hdfs\InvertedIndex.java。
public static class InvertedIndexMapper extendsMapper<Object,Text,Object,Text>{private Text keyInfo = new Text();//存储单词和URI的组合private Text valueInfo = new Text();//存储词频private FileSplit split;//存储Split对象@Overridepublic void map(Object key, Text value, Context context)throws IOException, InterruptedException {split = (FileSplit)context.getInputSplit();StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());while(itr.hasMoreTokens()){//key值由单词和URI组成keyInfo.set(itr.nextToken()+”:”+split.getPath().toString());valueInfo.set(“1”);context.write(keyInfo, valueInfo);//输出：<key,value>—<“MapReduce:1.txt”,1>}}}3、Combine过程
经过map方法处理之后，Combine过程将key值相同的value值累加，得到一个单词在文档中的词频，如下图所示。如果直接将Map的输出结果作为Reduce过程的输入，在Shuffle过程时将面临一个问题：所有具有相同单词的记录（由单词、URI和词频组成）应该交由同一个Reduce处理，但当前key值无法保证这一点，所以必须修改key值和value值。这次将单词作为key值，URI和词频作为value值。这样做的好处是可以利用MapReduce框架默认的HashPartitioner类完成Shuffle过程，将相同单词的所有记录发送给同一个Reducer处理。
Combine过程核心代码实现如下，详细源码请参考：InvertedIndex\src\com\zonesion\hdfs\InvertedIndex.java。
public static class InvertedIndexCombinerextends Reducer<Text, Text, Text, Text>{private Text info = new Text();@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<Text> values,Context context)throws IOException, InterruptedException {//输入：<key,value>—<“MapReduce:1.txt”,list(1,1,1,1)>int sum = 0;for(Text value : values){sum += Integer.parseInt(value.toString());}int splitIndex = key.toString().indexOf(“:”);info.set(key.toString().substring(splitIndex+1)+”:”+sum);key.set(key.toString().substring(0,splitIndex));context.write(key, info);//输出:<key,value>—-<“Mapreduce”,”0.txt:2″>}}4、Reduce过程
经过上述两个过程后，Reduce过程只需要将相同key值的value值组合成倒排索引文件所需的格式即可，剩下的事情就可以直接交给MapReduce框架处理了，如下图所示。
Reduce过程核心代码实现如下，详细源码请参考：InvertedIndex\src\com\zonesion\hdfs\InvertedIndex.java。
public static class InvertedIndexReducerextends Reducer<Text, Text, Text, Text>{private Text result = new Text();@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<Text> values,Context context)throws IOException, InterruptedException {//输入：<“MapReduce”,list(“0.txt:1″,”1.txt:1″,”2.txt:1″)>String fileList = new String();for(Text value : values){//value=”0.txt:1″fileList += value.toString()+”;”;}result.set(fileList);context.write(key, result);//输出：<“MapReduce”,”0.txt:1,1.txt:1,2.txt:1″>}}5、驱动实现当我要取的时候，你淘气的躲开了，
