倒排索引（Inverted Index）是搜索引擎和大数据处理领域中的一个重要概念，它是一种用于快速检索文档集合的数据结构。在传统的文件系统或数据库中，索引通常是正向索引，即通过关键词查找对应的文档；而倒排索引则是通过文档查找对应的关键词。这种数据结构在处理大规模文本数据时，如搜索引擎的网页抓取、推荐系统的用户行为分析等场景，能够实现高效的信息检索。
在"expectn1h"的上下文中，这可能是指期望的查询效率或者性能目标。"n1h"可能是一个简化的表示，意味着对于每小时处理的数据量或者查询请求有特定的性能需求。这通常涉及到了大数据处理和分布式计算的优化问题。
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它为处理和存储大量数据提供了基础架构。在Hadoop中，倒排索引可以被用来加速MapReduce任务的执行，尤其是在执行搜索或者数据分析时。Hadoop通过其HDFS（Hadoop Distributed File System）存储大量数据，并利用MapReduce模型进行并行处理。在Hadoop中构建倒排索引，需要考虑数据的分片、分布以及如何在节点间有效地传输和合并索引信息。
"zip"在这里可能指的是文件的压缩格式，通常用于减小文件的大小以便于存储和传输。在Hadoop环境中，压缩可以减少网络带宽的使用，提高数据读取速度。例如，通过将InvertedIndex.java压缩成.zip文件，可以在上传到HDFS或在集群间传输时节省资源。
在InvertedIndex.java这个文件中，我们可以预期找到实现倒排索引的相关代码。Java是一种常用的编程语言，特别适合开发分布式系统，因为它具有良好的跨平台兼容性和丰富的库支持。这个文件可能会包含以下关键组件：
1. 文档解析：读取输入数据，可能来自HDFS，然后解析文档以提取关键词。
2. 倒排列表构建：为每个关键词创建一个列表，包含所有包含该关键词的文档ID。
3. 分布式处理：使用Hadoop的MapReduce模型，将倒排索引的构建任务分配到不同的节点上，每个节点处理一部分数据。
4. 结果合并：在Map阶段生成的中间结果（每个节点的局部倒排索引）通过Reduce阶段进行全局合并，形成最终的倒排索引。
5. 存储和索引优化：可能包括对索引的压缩，以适应HDFS的存储需求，以及索引的缓存策略，提高查询性能。
"InvertedIndex_expectn1h_hadoop_zip_"这个主题涉及到使用Java编程，在Hadoop平台上构建倒排索引，以满足特定的性能指标，同时利用.zip压缩技术来优化存储和传输效率。这个过程涵盖了大数据处理的多个核心环节，包括数据预处理、分布式计算和索引构建。
InvertedIndex.zip （1个子文件） 
InvertedIndex.java 4KB
