个人经验总结：处理海量数据的经验和技巧

在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿

在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：

一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。

如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。

二、软硬件要求高，系统资源占用率高。

对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。

三、要求很高的处理方法和技巧。

这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。

下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：

一、选用优秀的数据库工具

现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。

二、编写优良的程序代码

处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，

更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。

三、对海量数据进行分区操作

对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。

四、建立广泛的索引

对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL 流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。

五、建立缓存机制

当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。

六、加大虚拟内存

如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为1GB，1个P4 2.4G

的CPU，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个4096M的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为 4096*6 + 1024 = 25600 M，解决了数据处理中的内存不足问题。

七、分批处理

海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。

八、使用临时表和中间表

数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作，可按汇总步骤一步步来，不要一条语句完成，一口气吃掉一个胖子。

九、优化查询SQL语句

在对海量数据进行查询处理过程中，查询的SQL语句的性能对查询效率的影响是非常大的，编写高效优良的SQL脚本和存储过程是数据库工作人员的职责，也是检验数据库工作人员水平的一个标准，在对SQL语句的编写过程中，例如减少关联，少用或不用游标，设计好高效的数据库表结构等都十分必要。笔者在工作中试着对1亿行的数据使用游标，运行3个小时没有出结果，这是一定要改用程序处理了。

十、使用文本格式进行处理

对一般的数据处理可以使用数据库，如果对复杂的数据处理，必须借助程序，那么在程序操作数据库和程序操作文本之间选择，是一定要选择程序操作文本的，原因为：程序操作文本速度快；对文本进行处理不容易出错；文本的存储不受限制等。例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者csv格式（文本格式），对它进行处理牵扯到数据清洗，是要利用程序进行处理的，而不建议导入数据库再做清洗。

十一、定制强大的清洗规则和出错处理机制

海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵。例如，同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间，出现的原因可能为应用程序的错误，系统的错误等，这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。

十二、建立视图或者物化视图

视图中的数据来源于基表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规则分散到各个基表中，查询或处理过程中可以基于视图进行，这样分散了磁盘I/O，正如10根绳子吊着一根柱子和一根吊着一根柱子的区别。

十三、避免使用32位机子（极端情况）

目前的计算机很多都是32位的，那么编写的程序对内存的需要便受限制，而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的，这便要求更好性能的机子，其中对位数的限制也十分重要。

十四、考虑操作系统问题

海量数据处理过程中，除了对数据库，处理程序等要求比较高以外，对操作系统的要求也放到了重要的位置，一般是必须使用服务器的，而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高。尤其对操作系统自身的缓存机制，临时空间的处理等问题都需要综合考虑。

十五、使用数据仓库和多维数据库存储

数据量加大是一定要考虑OLAP的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。

十六、使用采样数据，进行数据挖掘

基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。一般采样时要注意数据的完整性和，防止过大的偏差。笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。

还有一些方法，需要在不同的情况和场合下运用，例如使用代理键等操作，这样的好处是加快了聚合时间，因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快得多。类似的情况需要针对不同的需求进行处理。

海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。（责任编辑：卢兆林）

每天TB级别的日志数据，百万级别的交易数据对数据处理使得算法的性能得到考验。如何处理海量数据，成为工作中每天必须处理的问题。传统的数据挖掘算法并不一定适合如此海量的数据，需要进行特殊的处理。结合离线批处理hadoop集群，可以在线下高效的构建数据挖掘模型。如何使模型更加准确有效？offline计算+online计算，应该是大势所趋，在工业生产应用中，还要加上人工处理，形成半自动化的模型，也许更加适合实际生产应用。online 实时流数据处理，也是目前急需解决的问题，结合S4可以处理流数据模型，目前也在研究实践中，具体要看实际效果。在实现个性化推荐系统的过程中，每天处理海量的数据，有些想法，主要归纳以下几点，都是需要好好研究，实践的方向。海量数据是指数据大到不能直接放在内存之中。海量数据挖掘是指从海量数据中寻找潜在有意义的模式，从而发现知识。海量数据挖掘主要研究以下内容：

（1）分布式文件系统和mapreduce，用于创建处理海量数据的并行算法

（2）相似性搜索，包括minhashing和locality sensitive hashing两种核心技术

（3）流数据处理和处理实时流数据的特殊算法

（4）搜索引擎技术，包括google PageRank算法，垃圾链接发现和hubs-authorities方法

（5）频繁项挖掘，包括关联规则发现，购物篮分析，Apriori算法实现和改进（6）高维数据聚类算法

（7）web应用的两个核心问题：计算广告和推荐系统

教师个人教育教学工作总结

教师个人教育教学工作总结教师个人教育教学工作总结1 鸡啼蛙鸣，暑往寒来。20xx年即将结束，本人现将20xx年个人教育教学工作做下总结。 1、思想方面一名好教师，爱心是最基本的条件。我报着一颗爱孩子、爱工作的心精心呵护每个孩子的心灵，与孩子们平等相处，做他们的好朋友，尊重他们、信任他们、理解他们，积极主动与他们相处。作为一名教师，自身的言谈举止与形象要时刻注意，在工作中我积极、主动、勤恳、责任心强，乐于接受学校布置的各项工作。２、教育教学工作方面：一年来，本人在教育教学工作中，始终坚持党的教育方针，面向全体学生，始终坚持以“学生发展”为目标。根据学校的工作目标和教材的内容，了解学生的实际情况，通过钻研教材、研究具体教学方法，制定了切实可行的学期工作计划，保证了整个教学工作的顺利开展。，平时要求学生书写清楚工整、规范，作业做完后，要养成自觉检验的习惯，端正认真学习、刻苦钻研的学习态度，培养独立思考和认真检查的作风、习惯。 3、遵守纪律方面本人严格遵守学校的各项规章制度，不迟到、不早退、有事主动请假。在工作中，尊敬领导，服从工作安排；团结同事，能正确处理好与领导同事之间的关系。平时，勤俭节约、任劳任怨、对人真诚、热爱学生、人际关系和谐融洽，处处以一名新时代人民教师的要求来规范自己的言行，努力地提高自己的素质和修养。总之：为更进一步适应新时代教育的要求，我要不断提高自身业务水平和文化修养。一年来也读了一些拜读了教育类书籍，如魏书生先生的《班主任工作漫谈》等，但我觉得自己课外书籍读得还欠少，今后，我会花更多的时间去学习，学习一些新理念，对学生有用的东西。我想，学得越多，才能为学生贡献越多！教师个人教育教学工作总结2 一个学期以来，我能认真地做好自己的本职工作，积极投入新一轮课程改革试验中，将提高教学水平与思想理论水平结合起来，从而不断的完善自己，同时，热爱学生，努力为学生的发展提供契机。在教书育人中，从各方面严格要求自己，使教学工作有计划，有组织，有步骤地开展。现对本学期教学工作进行回顾与思考，以促进今后的工作更上一层楼。首先在思想方面，我忠诚党的领导，热爱党的教育事业，发扬奉献精神，严格执行教育方针，尽职尽责，教书育人;同时面向全体学生，热爱、尊重、了解和严格要求学生，不歧视、挖苦他们，循循善诱，诲人不倦;要求学生做到的，自己首先做到，以身作则，为人师表。同时处处以《教师职业道德规范》来约束自己的言行，认真的参加政治学习，不断的提高自身的政治素质。加强学习，不断更新教学理念.。作为新课程试验的教师，我深知学习的重要性。所以，在实践中，我努力学习《课程标准》等教学理论，从而丰富更新自己的头脑。紧紧围绕学习新课程，构建新课程，尝试新教法的目标，不断更新教学观念。注重把学习新课程标准与构件新理念有机的结合起来。将理论联系到实际教学工作中，解放思想，更新观念.。确立了"一切为了人的发展"的教学理念。树立"以人为本，育人为本"的思想。其次，本人能够严格执行学校的作息时间，不早退，不迟到，做到了早出晚归，按时上下班，从不因为个人问题耽误上课，给学生做了极好的表率。第三，在教育教学工作中，本人积极认真学习新大纲、新教材，将教材、教法、学法进可能完美的结合，积极、认真备好每一个教案，上好每一节课，充分发挥课堂45分钟的作用，尽可能减轻学生的课业负担，同时积极学习钻研名师、专家的教育、教学理论，探索适合班级的教育方法、教育模式。与此同时，向身边的有经验的教师学习，积极参加听课、评课活动，努力提高自己的教育理论水平;同时在业务上精益求精，积极探索多媒体、网络教学，拓宽教学新思路;与此同时，采用灵活多变的方法，例如演讲朗诵会、读书活动等活动，调动学生学习积极性，提高学生的学习成绩。具体做法如下： 1、深入钻研教材，备好每一堂课。能根据教材内容及学生的实际，拟定教学方法，创造性地使用教材，编写比较实用性的教案，教案中体现学法的指导。 2、努力改变教学方式，提高教学质量。在课堂上，大胆改革传统的教学方法，把自主学习、合作学习引入课堂，注意调动学生的积极性，加强师生互动，充分体现学生的主动性，让学生学得容易，学得轻松，学得愉快。同时，在每一堂课上都充分考虑每一个层次的学生学习需求和学习能力，让各个层次的学生都得到提高。

海量数据处理面试题

1. 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？方案1：可以估计每个文件安的大小为5G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。 s 遍历文件a，对每个url求取，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为）中。这样每个小文件的大约为300M。 s 遍历文件b，采取和a相同的方式将url分别存储到1000各小文件（记为）。这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小文件（）中，不对应的小文件不可能有相同的url。然后我们只要求出1000对小文件中相同的url即可。 s 求每对小文件中相同的url时，可以把其中一个小文件的url存储到hash_set中。然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。方案2：如果允许有一定的错误率，可以使用Bloom filter，4G内存大概可以表示340亿bit。将其中一个文件中的url使用Bloom filter映射为这340亿bit，然后挨个读取另外一个文件的url，检查是否与Bloom filter，如果是，那么该url应该是共同的url（注意会有一定的错误率）。 2. 有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。方案1： s 顺序读取10个文件，按照hash(query)%10的结果将query写入到另外10个文件（记为）中。这样新生成的文件每个的大小大约也1G（假设hash函数是随机的）。

海量数据处理笔试面试题4

海量数据处理专题（一）——开篇 2010-10-08 13:03 转载自08到北京最终编辑08到北京大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。本贴从解决这类问题的方法入手，开辟一系列专题来解决海量数据问题。拟包含以下几个方面。 1.Bloom Filter 2.Hash 3.】 4.Bit-Map 5.堆(Heap) 6.双层桶划分 7.数据库索引 8.倒排索引（Inverted Index） 9.外排序 10.Trie树 11.MapReduce 海量数据处理专题（二）——Bloom Filter 2010-10-08 13:04 【转载自08到北京最终编辑08到北京【什么是Bloom Filter】 Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。Bloom Filter的这种高效是有一定代价的：在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合（false positive）。因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。而在能容忍低错误率的应用场合下，Bloom Filter通过极少的错误换取了存储空间的极大节省。这里有一篇关于Bloom Filter的详细介绍，不太懂的博友可以看看。【适用范围】

个人教学年终工作总结10篇

个人教学年终工作总结10篇个人教学年终工作总结10篇总结在一个时期、一个年度、一个阶段对学习和工作生活等情况加以回顾和分析的一种书面材料，它能够给人努力工作的动力，让我们抽出时间写写总结吧。你想知道总结怎么写吗？以下是精心整理的个人教学年终工作总结10篇，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。个人教学年终工作总结篇1 一、认真执行课程计划，重视课堂教学质量本学期，我严格按照学校要求，先备课，再上课的原则，备课时必须深入钻研教材，了解和研究学生学情，选择恰当的教法，体现新课程理念；要按课程计划授课；及时写好教学反思；正确使用教学参考资料，提倡资源共享，鼓励创新。课堂教学效果普遍反响很好！每个班级都存在一部分学习接受能力比较差的学生。如何帮助技能较差的学生，使他们对体育感到自信和快乐？在本学期的教学过程中，我力争让这样的学生缩短与其他学生的距离，我给自己制定了一个不是制度的制度：即对他们不歧视不体罚，要多一点爱心、耐心和关心，并利用师生互动进行交流，帮助他们建立自信心。课堂上充分利用区别对待的原则，时刻关注全体，使每个层次的学生都有不同程度的进步。此外，为成为一名教师，我每上完一节课都要及时的反思，把本节课的情况作一个总结。及时对于学生的掌握情况和自身的教学环节

进行反复推敲。采取取其精华，去其糟粕的原则，把课堂教学中的优点及时记录下来，需要改进的地方及时思考解决方法。并且，我与其他三位教师团结合作，和谐相处，充分进行交流，这样，使我的课堂教学质量有了很大的提高。二、坚持理论学习，不断总结经验教师如果不学习，教研活动就会变成无本之木，无源之水。为了加强自身的修养，提高内在素质，我把教育理论的学习作为教研活动的首要任务。做到充分解读教材，养成利用课余时间多看书，多学习，多思考，多动笔的好习惯。为了提高我的教学水平、提高课堂教学效益，在实际工作中，我认真进行课题研究，通过说、评课，互相听课交流等活动进行教学研究。同时把提升自己素质、提高业务水平结合起来，把教学看成是师生之间、学生之间交往互动，共同发展的过程，使学生在获得知识和技能的同时，在情感、态度价值观等方面都能够充分发展。由此我更加深信：老师的努力，收获最大的是学生。三、严抓落实常规，完善教学任务本学期，我一如既往地以教学为中心，采用多种教学方法，不断规范教学行为，力求常规与创新的有机结合，形成严谨、扎实、高效、科学的良好教风及学生的良好学风。从点滴入手，了解学生的认知水平，查找资料，精心备课，努力创设宽松愉悦的学习氛围，激发兴趣，教给了学生知识，更教会了他们求知、合作、竞争，培养了学生正确的学习态度，经常锻炼身体的习惯。使学生学得有趣，学得实在，学

教师个人教育教学经验总结知识分享

教师个人教育教学经验总结

教育教学工作经验总结宫集中心校：陈敬敏 2016-10-28

教育教学工作经验总结我2007年走上讲台，时光飞逝，转眼已从事教师工作10年了。回忆几年来，工作有的也有失。人民教师这一职业是非常辛苦的，其间我虽没有惊人的创举、显赫的业绩，但细细回味起来，我觉得我忠诚党的教育事业，默默地辛勤耕耘在教育这片圣土上，无愧于“人民教师”的称号，对得起天地良心。现把不成熟的经验总结如下，以利于以后更好的教学。一、思想方面：本人能积极参加政治学习，关心国家大事，拥护以胡锦涛同志为核心的党中央的正确领导，坚持四项基本原则，拥护党的各项方针政策，遵守劳动纪律，团结同志，热心帮助同志；教育目的明确，态度端正，钻研业务，勤奋刻苦；工作认真负责，关心学生，爱护学生为人师表，有奉献精神。二、教学方面１、备课几年来，我积极参加集体备课，仔细听，认真记，领会精神实质。然后根据要求，提前两周备好课，写好教案。平时做到周前备课。备课时认真钻研教材、教参，学习好大纲，力求吃透教材，找准重点、难点。

为了上好每一节课，我上网查资料，集中别人的优点确定自己的教学思路，常常工作到深夜。为了学生能更直观地感受所学的知识内容，我积极查找课件，制作课件，准备、制作教具。复习阶段，我把每一单元的知识框架、重点内容写在黑板上，为的就是让学生有个清晰的复习印象。２、上课上好课的前提是做好课前准备，不打无准备之仗。没一堂课，上课时我都会认真讲课，力求抓住重点，突破难点，精讲精练。运用多种教学方法，从学生的实际出发，我都尽力调动学生学习的积极性和创造性思维，使学生有举一反三的能力。培养学困生的学习兴趣，有难度的问题找优等生；一般问题找中等生；简单些的总是找学困生回答。巡视时，注意对学困生进行面对面的辅导，课后及时做课后笔记，找出不足。３、辅导学生的学习是存在着不同的差异的，我就经常利用课余时间对学生进行辅导，不明白的耐心讲解，教给他们好的记忆方法，好的学习习惯，做到对所学知识巩固复习，及时查缺补漏。并与家长联系，及时沟通情况，使家长了解情况，以便在家里对孩子进行必要的监督。４、作业

(重点学习)海量数据处理方法总结

海量数据处理方法总结大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu，google，腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1 Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集。基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit 数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为

数据分析师常见的7道笔试题目及答案

数据分析师常见的7道笔试题目及答案导读：探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。以下是由小编J.L为您整理推荐的实用的应聘笔试题目和经验，欢迎参考阅读。 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用 hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000 个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。或者如下阐述：算法思想：分而治之+Hash 1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理; 2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)24值，把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址; 3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址; 4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP; 2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。)，请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述，文中，给出的最终算法是：第一步、先对这批海量数据预处理，在O(N)的时间内用Hash表完成统计(之前写成了排序，特此订正。July、2011.04.27); 第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N…logK。即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此，维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：O(N) + N?*O(logK)，(N为1000万，N?为300万)。ok，更多，详情，请参考原文。或者：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10 个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。方案：顺序读文件中，对于每个词x，取hash(x)P00，然后按照该值存到5000 个小文件(记为x0，x1，…x4999)中。这样每个文件大概是200k左右。如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率(可以采用trie树 /hash_map等)，并取出出现频率最大的100个词(可以用含100 个结点的最小堆)，并把

基于一种海量数据处理分析系统设计文档

中科基于一种海量数据处理分析系统的设计文档一、海量数据处理的背景分析在当前这个信息量飞速增长的时代，业的成功已经越来越多地与其海量数据处理能力相关联。高效、迅速地从海量数据中挖掘出潜在价值并转化为决策依据的能力，将成为企业的核心竞争力。数据的重要性毋庸置疑，但随着数据的产生速度越来越快，数据量越来越大，数据处理技术的挑战自然也越来越大。如何从海量数据中挖掘出价值所在，分析出深层含义，进而转化为可操作的信息，已经成为各互联网企业不得不研究的课题。数据量的增长，以及分析需求的越来越复杂，将会对互联网公司的数据处理能力提出越来越高的要求、越来越大的挑战。但每一个场景都有其特点与功能，充分分析其数据特性，将合适的软件用在合适的场景下，才能更好地解决实际问题。二、海量数据处理分析的特点（一）、数据量大，情况多变现在的数据量比以前任何时期更多，生成的速度更快，以前如果说有10条数据，繁琐的操作时每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，情况多变，手工操作是完不成任务的。例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序将会终止。海量数据处理系统的诞生是输入层每个神经元的输入是同一个向量的一个分量，产生的输出作

为隐藏层的输入，输出层每一个神经元都会产生一个标量结果，所以整个输出层所有神经元的输出构成一个向量，向量的维数等于输出层神经元的数目在人工神经网络模型中，各个神经元通过获取输入和反馈，相对独立地进行训练和参数计算。其拓扑结构的重要特点便是每一层内部的神经元之间相互独立，各个层次间的神经元相互依赖。由于各个层次内部神经元相互独立，使得各个层次内部的神经元的训练可以并行化。但由于不同层之间的神经元具有相互依赖关系，因此各个层次之间仍然是串行处理的。可以将划分出的每一层内部的不同神经元通过map操作分布到不同的计算机上。各个神经元在不同的计算终端上进行训练，在统一的调度和精度控制下进行多个层次的神经元的训练，这样神经网络算法的训练就可以实现并行化。训练结束后，同样可以通过每层内节点的并行化处理快速地得到输出结果。在神经网络算法中，每层内的节点都可以进行并行化处理，并行化程度非常高。（二）、软硬件要求高，系统资源占用率高各种应用对存储系统提出了更多的需求，数据访问需要更高的带宽，不仅要保证数据的高可用性，还要保证服务的高可用性；可扩展性：应用在不断变化，系统规模也在不断变化，这就要求系统提供很好的扩展性，并在容量、性能、管理等方面都能适应应用的变化；对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，对电脑的内存、显卡、硬盘及网络都要求相对较高！其中对网络要求高的原因是因为其引入目前最前沿的“云端计算”好多东西都要从网络上调用；对硬盘要求是最高的，用SATA6.0的固态硬盘，对整机性能限制比较大的就是高速系统总线对低速硬盘传输，32位的系统，最大只能认到3.5G内存，就是说，不论你装几根内存条，装多大容量的内存条，你装8G的，它也只能用到3.5G，64位的系统就可以突破了这个限制。如果你的电脑配置不是特别高的话，XP是比较好的选择。32位的XP是最低要求。基于23G互操作测试生成23G互操作测试报告测试起始点时间、测试终止点时间、 3G网络驻留时间（秒）、2G网络驻留时间（秒）、3G覆盖总采样点、3G覆盖总采样点不同区间数量统计、3G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、2G覆盖总采样点、2G覆盖总采样点不同区间数量统计、2G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、3G到2G重选成功次数、2G到3G重选成功次数、3G到2G切换尝试次数、3G到2G切换成功次数、切换掉话次数和其它掉话次数。

教育教学经验总结材料

教学就是这么平凡太和县茨东小学曹军 2013年8月

教学就是这么平凡什么是教学？有人说，教学是教师的教和学生的学所组成的一种人类特有的人才培养活动。通过这种活动，教师有目的、有计划、有组织地引导学生积极自觉地学习和加速掌握文化科学基础知识和基本技能，促进学生多方面素质全面提高，使他们成为社会所需要的人。也有人说，教学是严密组织起来的传授系统知识、促进学生发展的最有效的形式。是进行全面发展教育、实现培养目标的基本途径。但我认为教学并不是那么复杂，我认为：“只要用心去培养每一个学生健康成长，去塑造每一个孩子的美好心灵。”所以多年来在教育教学中，我在传授学生知识的同时，始终不忘教他们如何去做人，我始终告诫自己：“教书重要，育人更重要”。教育学生热爱祖国，热爱党，珍惜今天的幸福生活，努力学习，刻苦钻研，掌握科学文化知识，将来用自己所学的知识来建设国家。在担任班主任时，我深入班级，了解学生的思想状况，学习态度，关心他们的身心健康，视学生为子女，做学生的知心人。既关心他们的学习，又关心他们的身体，始终做到不体罚学生，不讽刺挖苦学生，对于成绩好的学生不偏爱，对于学习困难的学生不歧视，善于发现他们身上的“闪光点”，对于他们点滴进步我都及时表扬鼓励，帮助他们树立信心，增强他们战胜困难的勇气。对于一些厌学、调皮的学生，我总是耐心地向他们讲清学习知识的重要性，用真诚的爱心去感化他们。例如：我们班同学有部分平时非常调皮的学生，他们好动、厌学、作业不能按时完成、平时不能严格遵守纪律，针对这种情况，我经常以一个朋友的身份找他

们谈话，通过与家长的沟通了解他们的性格特点。找出问题的原因后，对他们动之以情，晓之以理，帮助他们明确学习的目的，端正学习的态度，通过各种方法来激发他们的求知欲望，培养他们学习的兴趣，让他们感受到班集体大家庭的温暖。通过不断的努力这些学生过一段时间都会出现很大的进步，此时再进一步对他们进行表扬鼓励，这些学生的进步都越来越快。通过这些年来的实践，我深深地知道，作为教师，要使学生做自己的贴心人，教师首先要做学生的贴心人，只有如此，学生才能在心灵上与教师沟通，才能“亲其师，信其道”。与此同时，为了更好地教书育人,我不断的充实自己，不断提高自己的教育教学水平，完善教学方法，以适应新时期的教育教学形式。长期的教学工作使我深深的认识到：原先的那种“老师教，学生听”的教学方法大大的制约了学生的发展，早应该抛弃了。在教学过程中要不断地把新的教育思想和教学理念，融会贯通到自己的教学中去，传给学生的应该是方法，而不是死板的知识，应该“授之以渔”而不是“授之以鱼”。多年来，我是这样实施教学的。一、吃透教材随着课改的不断实施，原有的教学方法、教学理念，已经不能适应现在的教学，而且教材每年也都在不断的调整，如果单凭经验主义和以前的教学方法、理念那肯定是不能完成相应的教学目标的，是不能准确地把握教材深刻内涵的，肯定会束缚学生的个性，制约学生创造性的发展。鉴于此，每学期开学伊始，我都认真的把教材和教材大纲以及课程标准通读几遍，查阅大量的资料认真地备课，做到心中有

常用大数据量、海量数据处理方法 (算法)总结

大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu goog le 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m 的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任

意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg 表示以2为底的对数)。举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用6 4字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个

XX年个人教学工作总结范文

XX年个人教学工作总结范文【 - 个人年度教学工作总结范文】工作总结之家为大家收集了《xx年个人教学工作总结范文》供大家参考，希望对大家有所帮助！！！一、班主任工作:担任班主任这么多年了,工作之中充满欢乐,但又有难言的苦衷,对于我们汝州市体育中学的学生,班主任工作真是不轻松,在面对他们调皮和聪明并存的双重情况下,我只有审慎选择合理的管理方法。我的小结分以下几部分: 1、对学生情况的掌握: ①学生底子差、基础特别薄弱; ②没有良好的学习习惯(课前不预习,课后不复习); ③任性、自我缺乏集体主义精神; ④思维活跃,反映灵敏,对新生事物接受比较快,对外界的变化反映灵敏; ⑤没有良好的生活习惯,前五天花钱花个够,后五天饥一顿,饱一顿,要请假。2、对班风情况的掌握: ①学生在对事物的认同上容易达成共识; ②学生活跃,乐于参加学校的各项政治活动; ③学生中也有较强的自我组织活动能力; ④思想浮动,没有形成良好的学风。 3、我的工作方法: ①腿勤、口勤、手勤,以身作则,有条有理; ②以学习为中心,形成学生动手、动脑的良好学风; ③作好班干部的培养工作; ④随时同学生谈心,及时找出缺点,使学生加以改正。⑤在班上树立正气,对不良苗头及时制止。 4、我的工作思路: ①教会学生做人。在班级管理中,要求每一位学生认真对照自己的行为习惯,反思自己,提升

自我的人格魅力,学会堂堂正正做人,踏踏实实做事。并利用学校的各项政治活动,对学生进行政治思想教育,如:清明节到风穴寺给烈士扫墓,对学生进行革命传统教育;平时对学生进行纪律教育、安全教育、法制教育,“5?12” ___对学生进行爱的奉献教育。②正确看待基础和发展的关系。针对我们学生基础差、底子薄的情况,首先端正自己的态度,恰当地看待基础和发展的关系。不放弃每一位学生,只要他们有一点进步就表扬鼓励他们。增加学生的学习信心、勇气和坚韧不拔的毅力。这半学期我班学生的学习情绪不断高涨,学风有所进步,班风有正气,学生基本上没有因班主任的工作失误而流失。 ③教育应用针对性。在班上设立了严厉的奖罚制度,对表现好的学生进行表扬,对差生进行个别谈心、家访等工作,使差生迎头赶上。二、教学工作:今年我教的科目是七年级教学,学生基础差,对老师的教学水平要求更高。我从个个环节做起,一个环节也不放松。①备课。备课是教学环节第一步,决定这些课的成功与失败。虽然按我的教龄可能简备,提纲式的备课,但 ___这样做。还是一节一节地认真详细的备课。细心琢磨 ___使学生接受的更快。②上课:上好每一节课是教学工作的一个重要环节,我采用了研讨式教学法,充分调动学生积极性,循循善诱,由浅入深,善于发现每一个学生的闪光点,激励他们多发言。开学初,教委检查工作,听了我一节课,得到了好评。肯定了我对体育中学的学生讲课的独特性、创造性、发展性。③批改作业:作业是验证本节课的成功与失败的试金石,也是讲好下节课的基础。是不可忽略的教学环节,所以我对每一本作业都认真批改,

教育教学经验总结

中学英语教育教学经验总结从学校毕业走上工作岗位至今已经一年了，从刚开始对教学手段、方法的一无所知到现在对教学手段、方法的有了初步的有效应用，有着太多的心酸与苦楚，但现在的我是快乐的，快乐着学生喜欢听我的课，快乐着有喜欢、爱我的学生、快乐着付出与回报的真理。下面是我这一年来从事的中学英语教育教学工作自己的体会：一、首先要学会爱学生只有拥有关爱学生之心的老师才会真正热爱自己的教师职业，才会尽职尽责完成教学任务。会去爱学生的老师自然就可以营造出良好的师生关系，才会去努力营造良好的教学氛围。所以在教学过程中，我把关爱学生放在了第一位。只要是我的学生，无论成绩好坏，我都一视同仁，平等对待。对性格孤僻的学生和学习状态调整不过来的学生，尤其给于了更多热情帮助。有付出就一定会有回报，教师的真诚学生是能感受到的，在任教的班级中，学生都能够将自己的想法告诉我，包括成长的喜悦和烦恼和我教学上的成绩与不足，我感觉到了莫大的喜悦与满足！在课堂上一直提醒自己要坚持与学生平等相处，鼓励他们谈自己的想法，尽量使师生之间形成一种平等交流的习惯，才能充分发挥学生的学习主动性，课堂教学的效果才能得到真正实现，学生的自信度才会增强！ 2、教师自身素质的提高是教学的保证要成为一名优秀的教师，光有爱心还远远不够，爱心只是是作好称职老师教好书的前提。所谓“身正为范，学高为师”，要作一个好老师，不仅要能得学生心，还要在各方面都能在学生面前起到表率作用，无论是工作还是学识上都应该让学生佩服，这样学生才会对你产生信任感，才会甘心听从你的教导，才会喜欢上你的课。老师对学生的承诺一定要做到，否则在学生心中的信任度就会大打折扣，学生对老师没有信

如何处理数据库中海量数据,以及处理数据库海量数据的经验和技巧

如何处理数据库中海量数据，以及处理数据库海量数据的经验和技巧疯狂代码 https://www.360docs.net/doc/ba7691950.html,/ ?:http:/https://www.360docs.net/doc/ba7691950.html,/DataBase/Article11068.html 海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。　基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。 ;如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。二、软硬件要求高，系统资源占用过高对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：一、选用优秀的数据库工具现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用 Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘，傲博知识库等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。二、编写优良的程序代码处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。三、对海量数据进行分区操作对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。四、建立广泛的索引对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。五、建立缓存机制当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。六、加大虚拟内存如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为

2016年数据分析面试常见问题

1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。或者如下阐述：算法思想：分而治之+Hash 1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理； 2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)24值，把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址； 3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址； 4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP； 2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述，文中，给出的最终算法是：

第一步、先对这批海量数据预处理，在O（N）的时间内用Hash表完成统计（之前写成了排序，特此订正。July、2011.04.27）；第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此，维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：O（N）+ N’*O（logK），（N为1000万，N’为300万）。ok，更多，详情，请参考原文。或者：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。方案：顺序读文件中，对于每个词x，取hash(x)P00，然后按照该值存到5000个小文件（记为x0,x1,…x4999）中。这样每个文件大概是200k左右。如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率（可以采用trie树/hash_map 等），并取出出现频率最大的100个词（可以用含100个结点的最小堆），并把100个词及相应的频率存入文件，这样又得到了5000个文件。下一步就是把这5000个文件进行归并（类似与归并排序）的过程了。 4、有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个

史上最全的数据来源和数据分析平台

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