Hadoop3.3.4+MapReduce+IDEA倒排索引

Hadoop 3.3.4 + MapReduce 结合 IDEA（IntelliJ IDEA）创建倒排索引是一种常见的大数据处理场景，用于高效地存储和查询大量文本数据。以下是基本步骤：

1. **环境配置**:
- 安装并配置Hadoop 3.3.4集群，包括HDFS（分布式文件系统）和YARN（资源管理器）。
- 在IDEA中设置Hadoop插件，以便与集群交互。

2. **MapReduce任务设计**:
- 使用MapReduce模型，通常会有一个Mapper阶段负责读取输入数据，对每一行进行解析和分词，生成键值对形式的中间结果（如单词及其频率）。
- Reducer阶段接收Mapper的输出，对相同的键进行归并，生成倒排索引（如单词到文档ID列表）。

3. **倒排索引结构**:
- 倒排索引将每个单词关联到包含该单词的所有文档的列表，可以是哈希表或其他数据结构，比如稀疏矩阵。

4. **编写代码**:
- 在IDEA中，用Java或Scala编写MapReduce程序，使用Hadoop提供的InputFormat、OutputCommitter等API。

   public class InvertedIndexReducer extends Reducer<Text, Text, Text, ListWritable> {
       // 索引逻辑...
   }

5. **运行任务**:
- 将Mapper和Reducer类打包成jar文件，通过Hadoop命令在集群上提交Job，例如`hadoop jar your.jar YourDriverClass`.

6. **查看结果**:
- 从HDFS中获取倒排索引文件，将其导入IDEA或其他工具进行分析或搜索。