海量数据处理方法 海量数据处理是指基于海量数据上的存储、处理、操作,解决方案包括巧妙的算法搭配适合的数据结构,如 Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie 树,以及大而化小、分而治之的策略。根据数据处理的场景,可以分为单机处理和集群处理两种,单机处理是指处理装载数据的机器有限,集群处理是指机器有多辆,适合分布式处理,并行计算。 海量数据处理的方法有多种,包括: 1. 分而治之/hash 映射 + hash 统计 + 堆/快速/归并排序 2. 双层桶划分 3. Bloom filter/Bitmap 4. Trie 树/数据库/倒排索引 5. 外排序 6. 分布式处理之 Hadoop/Mapreduce 在处理海量数据时,需要根据实际情况选择合适的方法,并且需要考虑到数据的规模、分布式处理和并行计算等因素。 在海量数据处理中,set/map/multiset/multimap 等数据结构扮演着重要的角色。这些数据结构都内含一个 RB-tree 或 hashtable,用于存储和处理大量数据。set 是一种集合数据结构,map 是一种映射表数据结构,multiset 是一种多键集合数据结构,multimap 是一种多键映射表数据结构。 在选择数据结构时,需要考虑到数据的规模、分布式处理和并行计算等因素,并且需要根据实际情况选择合适的数据结构。 海量数据处理的面试题中,通常会出现以下几个方面的问题: 1. 海量数据处理的定义和特点 2. 海量数据处理的方法和策略 3. set/map/multiset/multimap 等数据结构的应用 4. 海量数据处理中的分布式处理和并行计算 5. 海量数据处理的面试题和解决方法 在回答这些问题时,需要对海量数据处理的定义、方法和策略有深入的理解,并且需要能够根据实际情况选择合适的数据结构和解决方法。
剩余23页未读,继续阅读
- 粉丝: 6
- 资源: 79
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助