如何能入行大数据行业？郑州大数据培训***？岁月蹉跎，就在今年上半年我做职业规划的时候，“大数据”这个词出现在了我的脑海，当前IT行业火爆的方向当属大数据和人工智能。人工智能门槛高，那么曲线救国之路呢?那就是大数据了，机器学习吃的是数据，所以毅然决定辞职投身大数据行业。

　　小白、没有社会关系如何入行?在经过精心对比之后，选择了郑州大数据课程进行学习。我看重的是大数据高端班的课程设置，标准化AI工程流程，如：加载数据集、分割数据集、选择建立模型、训练模型、测试模型和应用模型，从项目立项分析、确定分析目标到项目分析设计。项目实战也覆盖西二旗、中关村、亦庄和朝阳的大数据商业实战，让我离梦想进一步，再进一步!


　　下面是我的技术学习笔记，记录一下自己的学习大数据之路!

　　倒排索引:

　　关键字存在于一些文章或者页面中，顺序索引为这些关键字在某一文章中的数量和位置。

　　倒排索引就是一关键字为单位，以关键字为主，将所有包含这些关键字的文章或者页面与该关键字关联，作为该关键字的索引。称为倒排。

　　倒排索引常见思路：

　　比如统计某个关键字在多个网页中存在的数量和存在的文件。

　　在map中将关键字所在文件的文件名称和关键字拼接组成key，value直接使用1，使用combiner，做聚合操作，key值不变，将key_filename进行组合操作，计算出这样的组合key总数量，然后发给reduce。

　　对于组合键如何发送给reduce，这里需要自定义分分区类。在分区类中不要使用默认的key_filename真个字符串hash，而是只提取key做hash.这样相同关键字就会被发送到同一个reduce。

　　在reduce方，键会以key_filename方式出现，但是这个key_filename包含了来自所有map的。在reduce函数中聚合，然后将key,filename，counter拆分出来根据key输出到不同的文件中。后面可能会有相同关键字但是来自于不同网页这样的组合关键字，但是真实关键字一定会被发送到同一个reduce，所有不会存在多个reduce同时写同一个结果文件的情况。后面相同真实关键字到来后，即使与之前的相同真实关键字不连续，也会写到相同的结果文件中。

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