面试系列:十个海量数据处理方法大总结
问题实例:
经典问题分析 上千万or亿数据(有重复),统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况:可一次读入内存,不可一次读入。 可用思路:trie树+堆,数据库索引,划分子集分别统计,hash,分布式计算,近似统计,外排序 所谓的是否能一次读入内存,实际上应该指去除重复后的数据量。如果去重后数据可以放入 内存,我们可以为数据建立字典,比如通过 map,hashmap,trie,然后直接进行统计即可。当然在更新每条数据的出现次数的时候,我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据,当 然这样导致维护次数增加,不如完全统计后在求前N大效率高。 如果数据无法放入内存。一方面我们可以考虑上面的字典方法能否被改进以适应这种情形,可以做的改变就是将字典存放到硬盘上,而不是内存,这可以参考数据库的存储方法。 当然还有更好的方法,就是可以采用分布式计算,基本上就是map-reduce过程, 首先可以根据数据值或者把数据hash(md5)后的值,将数据按照范围划分到不同的机子,最好可以让数据划分后可以一次读入内存,这样不同的机子负责处 理各种的数值范围,实际上就是map。得到结果后,各个机子只需拿出各自的出现次数最多的前N个数据,然后汇总,选出所有的数据中出现次数最多的前N个数 据,这实际上就是reduce过程。 实际上可能想直接将数据均分到不同的机子上进行处理,这样是无法得到正确的解的。因为 一个数据可能被均分到不同的机子上,而另一个则可能完全聚集到一个机子上,同时还可能存在具有相同数目的数据。比如我们要找出现次数最多的前100个,我 们将1000万的数据分布到10台机器上,找到每台出现次数最多的前 100个,归并之后这样不能保证找到真正的第100个,因为比如出现次数最多的第100个可能有1万个,但是它被分到了10台机子,这样在每台上只有1千 个,假设这些机子排名在1000个之前的那些都是单独分布在一台机子上的,比如有1001个,这样本来具有1万个的这个就会被淘汰,即使我们让每台机子选 出出现次数最多的1000个再归并,仍然会出错,因为可能存在大量个数为1001个的发生聚集。因此不能将数据随便均分到不同机子上,而是要根据hash 后的值将它们映射到不同的机子上处理,让不同的机器处理一个数值范围。 (编辑:惠州站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |