大数据量,海量数据处理方法总结[转][文].pdf
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【大数据量,海量数据处理方法总结】 大数据量的处理是现代信息技术领域的重要课题,尤其在互联网巨头如百度、谷歌和腾讯等公司中,这类问题尤为常见。本文将概述几种处理海量数据的有效方法,包括Bloom Filter、Hashing以及Bitmap。 1. **Bloom Filter** Bloom Filter是一种空间效率极高的概率型数据结构,用于测试一个元素是否在一个集合中。它通过使用多个独立的哈希函数将元素映射到位数组中,查找时,如果所有哈希函数对应位都是1,表示可能存在,但不保证正确。由于无法删除元素且可能导致误报,可以使用Counting Bloom Filter改进,用计数器数组替换位数组以支持删除操作。错误率与位数组大小m、元素个数n以及哈希函数个数k有关,k的理想值约为m/n * ln2,而m至少应为n * lg(1/E) * lge的1.44倍,其中E是允许的最大错误率。例如,当错误率为0.01时,m大约是n的13倍,k大约是8。 实际应用案例:给定两个文件A和B,各含50亿个URL,内存限制为4GB,要求找出共同的URL。可以利用Bloom Filter来减少内存需求,虽然实际可用内存略小于理论计算所需,但依然可以处理,只是出错率可能稍高。如果URL和IP一一对应,可以转为IP处理,简化问题。 2. **Hashing** Hashing是快速查找和删除的基础数据结构,适用于总数据量能放入内存的情况。关键在于选择合适的哈希函数以减小碰撞,并处理碰撞。常见的处理策略有开放寻址法(Closed Hashing)和链地址法(Open Hashing)。开放寻址法在冲突时寻找下一个空槽,链地址法则将冲突的元素链接在一起。d-left hashing是一种多路开放寻址法,通过两个或多个哈希函数分配元素,降低冲突概率,提高查找效率。 实战例子:在海量日志数据中找出访问百度次数最多的IP,可以通过哈希表直接存储IP并进行计数。 3. **Bitmap(位图)** 位图利用位数组来表示有限元素集中的每个元素是否存在,适用于数据范围相对较小的情况,例如电话号码。每个元素对应位数组的一个位,通过设置或清除位来实现添加、删除和查询操作。位图在数据的快速查找和判重方面表现出色,尤其适合于处理有限的离散数据。 这些方法在处理大数据时各有优势,Bloom Filter节省空间但可能有误报,Hashing提供快速查找但需要足够的内存,Bitmap则适用于有限范围的整数数据。在实际应用中,需要根据数据特性和问题需求灵活选择合适的方法,以达到最佳的性能和资源利用率。同时,结合不同的数据结构和算法优化,可以解决更多复杂的大数据处理问题。
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