南宁网站建设代理,网络课程教学平台,台州商品关键词优化,小公司简介ppt介绍范本本文主要介绍大数据处理的一些思路。何谓海量数据处理?所谓海量数据处理#xff0c;无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。何谓海量#xff0c;就是数据量太大#xff0c;所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决#xff0c;要么是数据太大#xff0c;导致无法一次…本文主要介绍大数据处理的一些思路。何谓海量数据处理?所谓海量数据处理无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。何谓海量就是数据量太大所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决要么是数据太大导致无法一次性装入内存。那解决办法呢?针对时间: 我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构如Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie树针对空间: 无非就一个办法: 大而化小分而治之(hash映射);集群|分布式: 通俗点来讲单机就是处理装载数据的机器有限(只要考虑cpu内存硬盘的数据交互); 而集群适合分布式处理并行计算(更多考虑节点和节点间的数据交互)。具体思路大数据处理 - 分治/hash/排序就是先映射而后统计最后排序:分而治之/hash映射: 针对数据太大内存受限只能是: 把大文件化成(取模映射)小文件即16字方针: 大而化小各个击破缩小规模逐个解决hash_map统计: 当大文件转化了小文件那么我们便可以采用常规的hash_map(ipvalue)来进行频率统计。堆/快速排序: 统计完了之后便进行排序(可采取堆排序)得到次数最多的IP。大数据处理 - Bitmap Bloom Filter布隆过滤器有着广泛的应用对于大量数据的“存不存在”的问题在空间上有明显优势但是在判断存不存在是有一定的错误率(false positive)也就是说有可能把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合(False Positive)但不会把属于这个集合的元素误认为不属于这个集合(False Negative)大数据处理 - 双层桶划分其实本质上还是分而治之的思想重在“分”的技巧上适用范围: 第k大中位数不重复或重复的数字基本原理及要点: 因为元素范围很大不能利用直接寻址表所以通过多次划分逐步确定范围然后最后在一个可以接受的范围内进行。大数据处理 - Trie树/数据库/倒排索引适用范围: 数据量大重复多但是数据种类小可以放入内存基本原理及要点: 实现方式节点孩子的表示方式扩展: 压缩实现大数据处理 - 外排序适用范围: 大数据的排序去重基本原理及要点: 外排序的归并方法置换选择败者树原理最优归并树大数据处理 - Map ReduceMapReduce是一种计算模型简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行然后再将结果合并成最终结果(REDUCE)。这样做的好处是可以在任务被分解后可以通过大量机器进行并行计算减少整个操作的时间。但如果你要我再通俗点介绍那么说白了Mapreduce的原理就是一个归并排序
