标题解析： “Hadoop: MapReduce Hadoop项目”指的是一个基于Hadoop框架的项目，其中MapReduce是Hadoop的核心组件之一，用于处理和存储大规模数据。这个项目可能是为了实现一个特定的功能，如在这个例子中，是为古腾堡免费书籍构建一个搜索引擎。 描述详解：描述中提到的项目是为古腾堡计划（Gutenberg Project）的免费电子书籍建立一个搜索引擎。古腾堡计划是一个公益性的项目，数字化并提供大量公共领域书籍的电子版。构建这样的搜索引擎，需要对大量的文本数据进行处理和分析。索引是搜索引擎的关键部分，它允许快速查找和检索相关文档。在这个项目中，索引是通过Apache Hadoop实现的。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，特别适合处理大数据集。使用Hadoop，可以将索引构建过程分解为许多小任务，分布在网络中的多台机器上并行处理，极大地提高了效率。采用了TF-IDF算法来构建索引。TF-IDF是一种在信息检索和文本挖掘中广泛使用的统计方法，用于评估一个词在文档中的重要性。TF（Term Frequency）是词在文档中出现的频率，IDF（Inverse Document Frequency）则是逆文档频率，用于衡量一个词的普遍性。结合起来，TF-IDF可以帮助识别出文档中具有代表性的关键词。索引被存储在数据存储中，并且该系统是托管在Google App Engine上的。Google App Engine是一个平台即服务（PaaS）产品，允许开发者在Google的基础设施上运行自己的应用程序。这表明该项目不仅利用了Hadoop的分布式计算能力，还利用了Google云服务的可扩展性和可靠性。 标签：“Java”解析：标签“Java”表明这个项目是用Java语言编写的。Java是编写Hadoop应用的常见选择，因为Hadoop的API主要设计为与Java兼容。Java的跨平台特性和丰富的库使其成为处理大数据和分布式系统的理想语言。 *这是一个使用*Java和Apache Hadoop实现的项目，其目标是创建一个能够对古腾堡计划的大量书籍进行高效搜索的引擎。项目中运用了TF-IDF算法来生成索引，并将索引存储在Google App Engine上以确保服务的稳定性和可扩展性。这个项目展示了如何结合分布式计算、文本分析和云计算技术来解决实际问题。