1.前言

        学习hadoop的童鞋，倒排索引这个算法还是挺重要的。这是以后展开工作的基础。首先，我们来认识下什么是倒排索引：

        倒排索引简单地就是：根据单词，返回它在哪个文件中出现过，而且频率是多少的结果。这就像百度里的搜索，你输入一个关键字，那么百度引擎就迅速的在它的服务器里找到有该关键字的文件，并根据频率和其他一些策略（如页面点击投票率）等来给你返回结果。这个过程中，倒排索引就起到很关键的作用。

2.MapReduce框架简介

        要设计倒排索引这个算法，那么我们首先得知道MapReduce框架中的InputFormat类，Mapper类,Partition过程，sort过程，Combine类,Reduce类的设计原理。

2.1InputFormat类

        InputFormat类的作用是什么呢？其实就是把输入的数据(就是你上传到hdfs的文件)切分成一个个的split，然后将split分拆成<key,value>对做为map函数的输入。hadoop里默认使用TextInputFormat类处理输入（这个类只处理文本文件）。TextInputFormat类将文本文件的多行分割成多个split，并通过LineRecorderReader将其中的每一行解析成<key,value>对，key为该行在文本中的偏移量，value值为这一行的内容。例如下面一个text.txt文本，经过InputFormat类处理之后

  如上图text1.txt文档，经过InputFormat处理之后，形成了3个<key,value>对，这3对之中，第一对中key=0，是因为hello单词位于文本头。第二对中key=31，是因为下一行的首单词if相对整个文本，它位于31的位置。类似第三对也如此。您可以自己数下并知道。

        这3个<key,value>对做为map函数的输入，然后你可以根据需要在对输入的<key,value>对进行处理。

2.2Mapper类

       实现map函数，根据输入的<key,value>对生成中间结果。这里以wordcount例子来说，对于上面的text.txt文档经过InputFormat处理之后，上面3对<key,value>对输入map之后，输出过程如下：

                                   图2 map处理过程

2.3Partition过程

       Partition就是分区。为什么要分区呢？因为大多时候有多个Reducer，分区的作用就是对map的输出，redcue的输入进行预处理。最重要的就是处理到在输入reduce的数据，保证同一个key值被分到同一个reduce。MapReduce程序中，Partition决定Map节点的输出将分区到那个Reduce节点上。默认是使用HashPartition,根据key值进行Hash操作。

                                   图3 Partition分区过程

仔细观察Partition分区过程，text1.txt和text2.txt的partition1分区中有相同的key。这就是分区的效果，把相同的key放在同一个分区里。

2.4 sort过程

      sort过程就是把键值对按照key值的首字母进行排序。

2.5 Combin类

       Combine过程是Mapper的一部分，在map函数之后执行。实现combine函数，合并中间结果具有相同key值的键值对。

2.6 Reduce类

       reduce过程是整合的过程，当然像wordcount的例子，我们只需要统计单词个数而已，只需一个简单的统计循环。

倒排索引和MapReduce简介（未完待续）