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            海量數據處理專題(一)(轉)

            Posted on 2012-11-05 20:02 鑫龍 閱讀(283) 評論(0)  編輯 收藏 引用 所屬分類: 海量數據處理
            大數據量的問題是很多面試筆試中經常出現的問題,比如baidu google 騰訊 這樣的一些涉及到海量數據的公司經常會問到。
              下面的方法是我對海量數據的處理方法進行了一個一般性的總結,當然這些方法可能并不能完全覆蓋所有的問題,但是這樣的一些方法也基本可以處理絕大多數遇到的問題。下面的一些問題基本直接來源于公司的面試筆試題目,方法不一定最優,如果你有更好的處理方法,歡迎與我討論。

             

              本貼從解決這類問題的方法入手,開辟一系列專題來解決海量數據問題。擬包含 以下幾個方面。
            1. Bloom Filter
            2. Hash
            3. Bit-Map
            4. 堆(Heap)
            5. 雙層桶劃分
            6. 數據庫索引
            7. 倒排索引(Inverted Index)
            8. 外排序
            9. Trie樹
            10. MapReduce

            在這些解決方案之上,再借助一定的例子來剖析海量數據處理問題的解決方案。

            其實在園子里面好多類似的面試題都可以用這樣的方法來解答,比如百度的TopK熱門查詢問題,某日IP最多訪問問題。

            把這類問題研究好了,面試像百度,騰訊這樣的公司就完全沒問題了!!!

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