1.map阶段：将单词和URI组成Key值（如“MapReduce :1.txt”），将词频作为value。
利用MR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。
Class Map<Longwritable, Text, Text, Longwritable>{method map(){//获取输入分片对应的文件名String fileName=((FileSplit)context.getInputSplit()).getPath().getName();for(String word : value.split()){//输出：<key,value>---<"MapReduce:1.txt",1>context.write(new Text(word+":"+fileName), new Longwritable(1))}}
} 2.Combiner阶段：将key值相同的value值累加，得到一个单词在文档中的词频。
如果直接将Map的输出作为Reduce的输入，当前key值（由单词、URI组成）无法保证相同的word会分发到同一个Reduce处理，所以必须修改key值和value值。将单词作为key值，URI和词频作为value值，可以利用MR框架默认的HashPartitioner类完成分区过程，将相同单词的所有记录发送给同一个Reducer处理。
Class Combine<Text, Longwritable, Text, Text>{method reduce(){for(Long long : v2s){//词频求和sum += Long.parseLong(long.toString());}//输出:<key,value>----<"Mapreduce","0.txt:2">context.write(new Text(word), new Text(fileName+":"+sum)); }
} 3.reduce阶段：将相同key值的value值组合成倒排索引文件所需的格式即可。
Class Reduce<Text, Longwritable, Text, Text>{method reduce(){String valueList = new String();//输入：<"MapReduce",list("0.txt:1","1.txt:1","2.txt:1")>for(Text text : v2s){valueList += text.toString()+";";}//输出：<"MapReduce","0.txt:1,1.txt:1,2.txt:1">context.write(key, new Text(valueList)); }
} 注意事项：本实例设计的倒排索引在文件数目上没有限制，但是单词文件不宜过大，要保证每个文件对应一个 split。否则，由于 Reduce 过程没有进一步统计词频，最终结果可能会出现词频未统计完全的单词。详见MR案例：倒排索引 && MultipleInputs
解决方案：
- 覆写 InputFormat 类将每个输入文件分为一个 split，避免上述情况。
- 执行两次 MR 任务，第一次 MR 用于统计词频，第二次 MR 用于生成倒排索引。
- 可以利用复合键值对等实现包含更多信息的倒排索引。