1. Google文件系统（GFS）与BigTable

Google在其早期发表的两篇研究论文中描述了Google文件系统（GFS）和BigTable两种重要的数据处理技术。这两种系统都是为处理大规模数据集而设计的，非常可能在Google的倒排索引构建过程中发挥了作用。

2. 倒排索引的构建

倒排索引是搜索引擎中的一种关键数据结构，它将“词项”映射到出现这个词项的文档列表。在构建倒排索引的过程中，可能涉及到多步骤的数据处理、存储和查询操作。这些操作可能包括原始数据的处理、索引的建立、索引的存储和查询等。

Google的搜索引擎极有可能使用类似于BigTable这样的大规模分布式数据库系统来存储和处理这些数据和索引。

3. 分布式处理与MapReduce

Google的数据处理任务涉及到大量的数据和计算。为了有效地处理这些数据和任务，Google发明了MapReduce这种分布式计算模型。MapReduce可以将大规模的数据处理任务切分为小的子任务，分配到集群中的多台计算机上并行执行，从而极大地提高了数据处理的效率。

这种技术可能在Google构建和使用倒排索引的过程中发挥了关键作用，尤其是在处理大规模网页数据、构建和更新索引等方面。

4. 持续的创新与改进

需要注意的是，尽管Google文件系统、BigTable和MapReduce等技术在Google的数据处理和搜索引擎构建中起着关键作用，但随着技术的进步和业务需求的变化，Google可能对这些系统进行了大量的优化和改进，甚至可能研发了新的技术和系统来取代或补充它们。

综上，Google很可能使用了一种定制的、高度优化的分布式文件系统和数据库系统来构建和管理其搜索引擎的倒排索引。这种系统可能基于Google文件系统、BigTable和MapReduce等技术，但也可能包括其他Google自己研发的新技术。

延伸阅读

以下是一些关于Google技术和倒排索引的延伸推荐：

1. [The Google File System](https://research.google/pubs/pub51.html)：这是Google发表的一篇研究论文，详细描述了Google文件系统（GFS）的设计和实现。

2. [Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data](https://research.google/pubs/pub27898.html)：这篇论文介绍了Google BigTable，这是一种大规模的分布式存储系统，被广泛用于Google的各种产品和服务。

3. [MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters](https://research.google/pubs/pub62.html)：这是关于Google MapReduce技术的研究论文，MapReduce是一种处理大规模数据集的简单和有效的方法。

4. [The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine](http://infolab.stanford.edu/~backrub/google.html)：这是Google创始人Sergey Brin和Larry Page在斯坦福大学发表的一篇论文，详细描述了Google搜索引擎的早期设计和实现，包括倒排索引的使用。

5.[Inverted Index – Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Inverted_index)：这是Wikipedia上关于倒排索引的条目，包含了大量关于倒排索引的背景知识和技术细节。