常用大数据量、海量数据处理方法 总结
大数据最常用的算法有哪些
大数据最常用的算法有哪些大数据处理涵盖了各种不同的算法和技术，下面是一些常用的大数据算法：1. 分布式存储与处理算法：用于处理海量数据的分布式存储与处理算法，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop MapReduce。
2. 数据挖掘算法：用于发现大规模数据集中的模式和关联规则的算法，如Apriori算法、FP-growth算法、k-means算法、DBSCAN算法等。
3.机器学习算法：用于训练模型并进行数据分类、回归、聚类等任务的算法，如朴素贝叶斯算法、决策树算法、随机森林算法、支持向量机算法、神经网络算法等。
4. 图计算算法：用于分析图数据结构的算法，如PageRank算法、BFS算法、SSSP算法等。
5.文本挖掘与自然语言处理算法：用于处理和分析文本数据的算法，如文本分类、情感分析、命名实体识别、关键词提取等。
6.推荐系统算法：用于根据用户历史行为和兴趣进行商品或内容推荐的算法，如协同过滤算法、内容推荐算法、混合推荐算法等。
7. 关联规则挖掘算法：用于发现频繁项集和关联规则的算法，如Apriori算法、FP-growth算法等。
8.时间序列分析算法：用于分析时间序列数据的算法，如ARIMA模型、GARCH模型等。
9.异常检测算法：用于检测和识别异常数据的算法，如孤立森林算法、LOF算法等。
10.数据压缩与降维算法：用于对大规模数据进行压缩和降维的算法，如PCA算法、LLE算法等。
11.网络分析算法：用于分析和挖掘网络结构和社交网络数据的算法，如图论中的社区发现算法、中心性指标计算算法等。
12.模式识别算法：用于从大规模数据中识别和分类模式的算法，如聚类算法、支持向量机算法等。
这些算法的选择取决于具体的应用场景和问题要求，通常需要综合考虑算法的效率、准确性、可扩展性等因素。
数据分析师如何有效处理海量数据
数据分析师如何有效处理海量数据在数字时代的今天，数据已经成为企业和组织发展的重要驱动力。
因此，数据分析师的职业需求和人才短缺情况也越来越受到关注。
数据分析师需要收集、处理和分析大量的数据，从中提取出有价值的信息，并建立有效的数据模型，为企业决策提供依据。
在面对海量数据的时候，数据分析师需要采取一系列有效的方法和工具，来处理和分析庞大的数据量。
下面将从几个方面来探索，数据分析师如何有效处理海量数据。
一、数据预处理数据处理是数据分析工作的首要步骤，它包括数据采集、数据清洗和数据转换等环节，也是数据分析的关键环节之一。
数据分析师需要通过数据预处理来剔除无用和冗余的数据，从而提高后面数据分析的准确性和精度。
在进行数据预处理的时候，数据分析师需要了解数据的来源、数据的质量、数据的缺失情况等，并进行合理的处理和转换。
数据清洗是非常重要的一环，它可以帮助数据分析师快速高效地建立数据模型，从而获取关键的信息。
数据清洗包括去重、剔除异常值、缺失值填充等处理，通过数据清洗可以达到准确、完整和一致的数据，为后面的数据分析奠定基础。
二、数据可视化数据可视化是数据分析师的又一个重要工作环节，通常采用直观的视觉图表和仪表盘等帮助人们快速了解数据的关系和趋势。
数据可视化可以帮助数据分析师更加直观、精准和有趣的呈现数据，便于对庞大的数据量进行有效的理解和分析。
但是，数据可视化的目的不仅限于传达数据本身，更重要的是要保证信息量、简洁性和易读性，并且关注受众的使用体验。
三、机器学习和人工智能技术随着数据量的快速增长，机器学习和人工智能技术正日益成为数据分析师的得力助手，例如自然语言处理、深度学习、神经网络等等。
这些技术可以帮助分析师更快速和准确地处理、分析、甚至预测大量数据，并为企业和组织提供高质量的决策支持。
同时，机器学习和人工智能技术可以大大减轻数据分析员的工作负担，提升数据分析的效率和准确性。
四、团队合作和交流数据分析工作通常是一个团队协作的过程，数据分析师需要及时和团队成员进行沟通和交流，以确保分析过程和分析结果的准确性和一致性。
大数据分析行业的大数据处理方法介绍
大数据分析行业的大数据处理方法介绍随着互联网的广泛应用和技术的快速发展，大数据分析行业变得越来越重要。
大数据处理是这一行业的核心，它涉及从海量的数据中提取有价值信息的过程。
本文将介绍大数据分析行业中常用的几种大数据处理方法。
一、数据采集在进行大数据处理之前，首先需要进行数据采集。
数据采集是指从各种数据源收集数据的过程。
数据源可以是传感器、日志文件、社交媒体等等。
数据采集的方式有多种，比如使用网络爬虫、传感器、数据仓库等技术。
一旦数据被采集到，就可以开始进行下一步的处理。
二、数据清洗大数据通常包含各种各样的信息，有些信息可能是无效的、重复的或者不一致的。
数据清洗就是对数据进行预处理，以确保数据的准确性和一致性。
数据清洗的方法包括去重、去噪、填充缺失值等等。
清洗后的数据更加可靠，可以提高后续的分析效果。
三、数据存储大数据处理需要大量的存储空间来存储海量的数据。
数据存储技术也在不断发展，其中常用的包括关系型数据库、非关系型数据库以及分布式文件系统等。
关系型数据库适用于结构化数据，具有事务的特性；非关系型数据库适用于半结构化数据，具有高可扩展性；分布式文件系统适用于非结构化数据，具有高容错性。
根据具体需求和数据类型，选择合适的数据存储方案是非常重要的。
四、数据处理一旦数据被存储，下一步就是对数据进行处理。
数据处理是大数据分析的核心环节，涉及到各种算法和模型的应用。
常用的数据处理方法包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等。
数据挖掘是一种通过技术手段从大量数据中发现隐藏模式和规律的过程；机器学习是一种让计算机通过学习算法和数据集来提高性能的过程；自然语言处理是一种让计算机理解和处理人类语言的过程。
这些方法可以帮助分析师从海量数据中提取有价值的信息。
五、数据可视化数据可视化是将处理后的数据以可视化的方式展示出来，帮助用户更好地理解和分析数据。
常用的数据可视化技术包括图表、地图、仪表盘等。
通过数据可视化，用户可以直观地了解数据的趋势、关系和模式，从而做出更准确的决策。
大数据处理方法
大数据处理方法随着信息技术的发展和互联网的普及，各行各业产生的数据量呈爆炸式增长。
而要从这海量的数据中获取有价值的信息，就需要运用大数据处理方法。
本文将介绍几种常见的大数据处理方法，包括数据清洗、数据挖掘、机器学习和分析建模等。
一、数据清洗数据清洗是大数据处理的第一步，意在对原始数据进行预处理和筛选，以去除无用或错误数据，保证数据的质量和准确性。
常见的数据清洗方法包括去重处理、异常值处理和缺失值填充等。
去重处理主要是对数据进行去重，避免重复数据对后续分析产生影响。
异常值处理是通过统计分析方法或机器学习算法，对异常值进行识别和处理。
对于缺失值，可以使用插值法进行填充，或者根据数据的特点进行适当的处理。
二、数据挖掘数据挖掘是指通过自动或半自动的方式，从大量数据中发现隐藏的模式、关联和知识。
常见的数据挖掘方法包括聚类、分类、关联规则和预测等。
聚类是将数据集中的对象划分为若干个子集，使得同一子集中的对象相似度较高，而不同子集中的对象相似度较低。
分类是通过学习已有数据的标记信息，对新数据进行分类预测。
关联规则是通过分析数据集中项之间的关联关系，来发现频繁出现的模式。
预测是通过建立模型，对未来的数据进行预测和分析。
三、机器学习机器学习是一种通过计算机算法自动学习数据模型并进行预测或决策的方法。
它可以根据海量数据中的模式和规律，进行模型的训练和优化。
常见的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
监督学习是指通过有标记的数据来训练机器学习模型，并通过模型对未标记数据进行预测和分类。
无监督学习是指从无标记数据中自动发现数据模式和结构。
强化学习是一种通过与环境的交互来学习最优策略的方法，常用于游戏和智能控制等领域。
四、分析建模分析建模是将大数据处理方法与建模技术相结合，以获取更深入的数据分析结果和洞察力。
常见的分析建模方法包括回归分析、决策树和神经网络等。
回归分析是通过建立变量之间的数学模型，来研究变量之间的关系和对某个特定变量的影响。
如何进行大数据分析及处理
如何进行大数据分析及处理随着科技的发展和互联网的普及，大数据的产生和积累日益剧增。
对这些海量数据进行分析和处理，成为了如今许多行业和企业面临的重要课题。
本文将为您介绍如何进行大数据分析及处理的一些基本方法和步骤。
1. 数据收集与清洗在进行大数据分析之前，第一步需要收集和整理数据。
数据可以来自于不同的渠道，如传感器、社交媒体、在线交易等。
在收集数据时，需要注意确保数据的准确性和完整性。
然后对数据进行清洗，排除掉重复、错误或不完整的数据，以确保分析的准确性和可靠性。
2. 数据存储与管理随着数据量的增加，合理的数据存储与管理变得尤为重要。
一种常见的做法是使用分布式存储系统，如Hadoop和Spark。
这些系统可以将数据分割成小块，并存储在不同的节点上，从而提高数据的读写效率和可扩展性。
此外，还可以使用数据库和数据仓库等工具来进行数据的存储和管理。
3. 数据预处理在进行大数据分析之前，需要对数据进行预处理。
数据预处理包括数据清洗、数据变换和数据规约等步骤。
数据清洗用于处理数据中的噪声、异常值和缺失值等问题。
数据变换可以将数据进行归一化、标准化和离散化等处理，以便于后续分析。
数据规约则是将数据进行降维或压缩，以提高计算效率和降低存储成本。
4. 数据分析与建模在数据预处理完成后，可以进行数据分析和建模。
数据分析旨在揭示数据背后的模式、趋势和关联性等信息。
常用的数据分析方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习和深度学习等。
在进行数据分析时，需要根据具体问题选择适合的算法和模型，并进行数据训练和验证。
5. 数据可视化与报告。
什么是计算机的大数据技术解析大数据的特点与处理方法
什么是计算机的大数据技术解析大数据的特点与处理方法随着科技的飞速发展，大数据技术在计算机领域成为备受瞩目的焦点之一。
大数据技术是指如何在海量、高维、多类型的数据中，挖掘出有价值的信息和知识，并提供相应的处理方法。
本文将对计算机的大数据技术进行解析，分析大数据的特点与处理方法。
一、大数据的特点大数据有以下三个主要特点：1. 三个V：大数据的特点可以总结为三个V，即Volume（数量）、Velocity（速度）和Variety（种类）。
数量方面，大数据的存储量非常庞大，远远超过了传统数据的存储量。
速度方面，大数据的生成速度非常快，需要快速处理。
种类方面，大数据涉及到多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2. 多维度分析：大数据需要进行多维度的分析，以发现其中的规律和价值信息。
传统的数据处理方法无法满足对海量数据的分析需求，因此需要借助大数据技术。
3. 数据质量问题：大数据中存在着大量的噪音和冗余数据，这对数据的质量构成了挑战。
大数据技术需要解决数据质量问题，提高数据的准确性和可靠性。
二、大数据的处理方法为了有效地处理大数据，需要采用一系列的处理方法来进行数据的存储、计算和分析。
以下是几种常用的大数据处理方法：1. 分布式存储与计算：大数据的存储量庞大，传统的数据库存储方式已无法满足需求。
分布式存储技术能够将数据分布到多个节点上进行存储，提高数据的存取速度和容量。
同时，分布式计算技术能够将计算任务分配到多个计算节点上进行并行处理，提高数据的处理效率。
2. 并行计算与分布式计算模型：大数据的处理需要进行大规模的计算，传统的串行计算无法胜任。
并行计算能够将计算任务分解为多个子任务，并发地进行计算，提高计算速度。
分布式计算模型能够将计算任务分配到多台计算机上进行处理，提高计算的效率和可伸缩性。
3. 数据挖掘与机器学习：大数据中蕴含着海量的信息和知识，通过数据挖掘技术和机器学习算法，可以从大数据中发现隐藏的规律和关联，为决策提供支持和指导。
海量数据分析方法
海量数据分析方法随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，海量数据已经成为当今社会不可忽视的存在。
海量数据的涌现，给各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。
如何高效地从海量数据中提取有价值的信息，成为了数据分析领域亟需解决的问题。
本文将介绍一些常用的海量数据分析方法。
1. 分布式计算框架海量数据的处理对计算资源的需求巨大，传统的单机计算方式已经无法满足需求。
分布式计算框架的出现，为海量数据的处理提供了有效的解决方案。
常见的分布式计算框架有Hadoop、Spark等。
这些框架通过将数据分割成多个小块，分配到不同的计算节点进行并行计算，大大提高了数据处理的效率。
2. 数据预处理海量数据往往包含大量的噪声和冗余信息，直接对原始数据进行分析往往结果不准确。
因此，数据预处理是海量数据分析的必要环节。
数据预处理可以包括数据清洗、数据集成、数据变换等操作，目的是提高数据质量，减少分析时带来的误差。
3. 基于机器学习的数据挖掘方法机器学习是处理海量数据的重要工具之一。
通过机器学习算法的训练和学习，可以从海量数据中发现隐藏的规律和模式。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
这些算法可以用来进行分类、聚类、回归等任务，帮助我们理解和利用海量数据。
4. 基于统计分析的大数据方法统计分析是海量数据分析中常用的方法之一。
通过对海量数据进行统计分析，可以揭示数据中的趋势和规律。
常用的统计分析方法包括描述统计分析、假设检验、相关分析、时间序列分析等。
通过这些方法，我们可以对海量数据进行深入的理解和分析。
5. 文本挖掘海量数据中往往包含大量的文本信息，如社交媒体数据、新闻数据等。
文本挖掘技术可以帮助我们从海量文本中提取有用的信息。
文本挖掘包括文本分类、情感分析、主题建模等任务，可以帮助我们理解和利用海量文本数据。
6. 可视化分析海量数据分析往往产生大量的结果和洞察，如何将这些结果直观地展示出来，对于决策和分析具有重要意义。
海量数据处理方法
海量数据处理方法随着互联网的迅猛发展，海量数据的产生和积累已经成为了一种常态。
如何高效地处理海量数据成为了一个非常重要的问题。
针对海量数据的处理，有以下几种常见的方法：1.分布式计算：分布式计算是指将一个大规模的计算任务分解为多个小任务，并在多个计算节点上同时进行计算。
每个计算节点都能独立地处理一部分数据，然后将计算结果进行合并得到最终结果。
分布式计算能够充分利用多台计算机的计算能力，加快数据处理的速度。
2. MapReduce：MapReduce（映射-归约）是一种分布式计算模型，广泛应用于海量数据处理。
其核心思想是将数据处理任务划分为两个阶段：映射和归约。
映射阶段将输入数据分割成若干片段，并在多个计算节点上同时进行处理。
归约阶段将映射阶段得到的中间结果进行合并得到最终结果。
MapReduce能够自动处理节点故障、数据分片和任务调度等问题，提高数据处理的可靠性和效率。
3. 数据压缩：对于海量数据的处理，数据压缩是一个重要的技术手段。
通过数据压缩能够降低数据的存储和传输成本，并提高数据处理的速度。
常见的数据压缩算法有LZO、GZIP、Snappy等。
数据压缩也能够减少磁盘IO，提高磁盘读写的效率。
4.数据分片：对于海量数据的处理，常常需要将数据分割成若干个小块进行处理。
数据分片可以有效地利用多台计算机的计算能力，并降低单个任务的复杂度。
数据分片可以根据数据的键、哈希函数等进行划分，保证每个分片之间的数据量均匀。
5.增量处理：海量数据处理往往需要对数据进行实时的处理，而不是一次性的处理。
增量处理是指对新到达的数据进行即时处理，而不需要重新处理整个数据集。
增量处理能够减少处理时间，并节省计算资源。
6.数据预处理：对于海量数据的处理，常常需要进行一些预处理，如数据清洗、去重、排序等。
数据预处理的目的是为了提高数据质量和减少后续处理的复杂度。
通过数据预处理能够减少冗余数据和噪声数据，提高后续处理的效果。
大规模数据处理的技术与方法
大规模数据处理的技术与方法随着互联网和物联网的发展，海量数据也随之产生。
如何高效地处理这些数据成为了近年来技术界研究的热点之一。
大规模数据处理指的是处理庞大数据集或流式数据的技术和方法。
本文将介绍大规模数据处理的技术与方法。
一、数据存储技术数据存储是大规模数据处理不可或缺的一环，良好的数据存储架构有助于提高数据读写速度、数据可靠性和安全性。
在数据存储方面，目前流行的技术包括传统的关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
其中，关系型数据库的特点是数据建模不灵活，但支持 SQL 查询，适用于事务处理和数据一致性强的场景。
而 NoSQL 数据库则支持无模式、高可扩展性、高性能的特点，适用于分布式场景和实时数据处理。
分布式文件系统常用于存储海量数据，如 Hadoop 和 MapReduce。
它们支持横向扩展性，使得系统能更好地应对大规模数据处理。
二、数据传输与通信技术大规模数据处理的过程中，数据传输与通信技术非常重要。
目前较流行的数据传输方式包括传统的 TCP/IP 协议、HTTP 协议和更高效的 Google 的 QUIC（Quick UDP Internet Connections）协议。
在数据通讯方面，RPC（Remote Procedure Call）协议和消息中间件是常见的技术。
RPC 协议可以让客户端像调用本地方法一样调用远程服务，比 HTTP 更高效。
消息中间件则适用于异步、消息驱动的场景，如 Kafka、ActiveMQ 和 RabbitMQ 等，它们也常用于多个系统之间的异步数据交互。
三、大数据处理框架大数据处理的框架是面向海量数据处理的高级工具，可以让开发者专注于数据处理本身，而无需关注底层技术细节。
常见的大数据处理框架有 Hadoop、Spark、Flink、Storm 和 Tez 等。
其中Hadoop 是最早的开源大数据处理框架之一，主要用于分布式存储和计算，其核心技术是 HDFS和 MapReduce。
大数据处理管理和分析海量数据的方法
大数据处理管理和分析海量数据的方法随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为现代社会中重要的数据资源。
海量的数据源涉及到数据的获取、存储、处理和分析等诸多方面，本文将探讨大数据处理管理和分析海量数据的方法。
一、数据的获取和存储大数据的处理管理和分析首先需要从各种数据源中获取数据，并将其存储在适合的数据仓库中。
数据的获取方式包括传感器、数据库、互联网等多种途径，可以通过数据抓取、数据爬虫等技术手段进行实现。
而数据的存储可以选择关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等存储方式，以满足数据的快速检索和高效管理。
二、数据的清洗和预处理获取到的原始数据往往存在着各种问题，例如数据的缺失、错误、重复等，因此需要进行数据的清洗和预处理工作。
数据清洗主要包括对数据进行去重、填补缺失值、处理异常值等操作，以提高数据的质量和准确性。
数据预处理则包括数据的归一化、特征选择、降维等操作，以便更好地进行后续的数据分析工作。
三、数据的处理和分析在完成数据的清洗和预处理之后，便可以进行数据的处理和分析工作。
数据的处理可以采用分布式计算、并行计算等技术手段，以提高计算效率和处理速度。
常用的大数据处理框架有Hadoop、Spark等，它们可以实现数据的分布式存储和分布式处理，满足大规模数据的处理需求。
数据的分析则可以采用机器学习、数据挖掘、统计分析等方法，以发现数据背后的规律、趋势和模式。
四、数据的可视化和快速查询大数据处理和管理的最终目标是能够将数据转化为有用的信息，并通过可视化手段展示出来，以帮助决策者更好地理解和分析数据。
数据可视化可以采用图表、地图、仪表盘等方式，直观地展示数据的分布、关系和趋势，使得决策者能够更加快速地洞察数据背后的价值。
同时，对于大数据的快速查询和检索也是十分重要的，可以借助搜索引擎、索引技术等手段，提高数据的查询效率和用户体验。
综上所述，大数据处理管理和分析海量数据的方法包括数据的获取和存储、数据的清洗和预处理、数据的处理和分析、数据的可视化和快速查询等环节。
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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。
l.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bit。
现在可用的是340亿，相差并不多，这样可能会使出错率上升些。
另外如果这些urlip是一一对应的，就可以转换成ip，则大大简单了。
2.Hashing适用范围：快速查找，删除的基本数据结构，通常需要总数据量可以放入内存基本原理及要点：hash函数选择，针对字符串，整数，排列，具体相应的hash方法。
碰撞处理，一种是open hashing，也称为拉链法；另一种就是closed hashing，也称开地址法，opened addressing o扩展：d-left hashing中的d是多个的意思，我们先简化这个问题，看一看2 -left hashing o 2-left hashing指的是将一个哈希表分成长度相等的两半，分别叫做T1和T2,给T1和T2分别配备一个哈希函数，h1和h 2。
在存储一个新的key时，同时用两个哈希函数进行计算，得出两个地址h1[key]和h2[key]。
这时需要检查T1中的h1[key]位置和T2中的h2[key]位置，哪一个位置已经存储的（有碰撞的）key比较多，然后将新key存储在负载少的位置。
如果两边一样多，比如两个位置都为空或者都存储了一个key,就把新key存储在左边的T1子表中，2- left也由此而来。
在查找一个key时，必须进行两次hash，同时查找两个位置。
问题实例：1).海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
IP的数目还是有限的，最多2八32个，所以可以考虑使用hash将ip 直接存入内存，然后进行统计。
3.bit-map适用范围：可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说数据范围是int的10倍以下基本原理及要点：使用bit数组来表示某些元素是否存在，比如8位电话号码扩展：bloom filter可以看做是对bit-map的扩展问题实例：1)已知某个文件内包含一些电话号码，每个号码为8位数字，统计不同号码的个数。
8位最多99 999 999，大概需要99m个bit，大概10几m字节的内存即可。
2)2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2. 5亿个整数。
将bit-map扩展一下，用2bit表示一个数即可，0表示未出现，1表示出现一次，2表示出现2次及以上。
或者我们不用2bit来进行表示，我们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map。
4.堆适用范围：海量数据前n大，并且n比较小，堆可以放入内存基本原理及要点：最大堆求前n小，最小堆求前n大。
方法，比如求前n 小，我们比较当前元素与最大堆里的最大元素，如果它小于最大元素，则应该替换那个最大元素。
这样最后得到的n个元素就是最小的n个。
适合大数据量，求前n小，n的大小比较小的情况，这样可以扫描一遍即可得到所有的前n元素，效率很高。
扩展：双堆，一个最大堆与一个最小堆结合，可以用来维护中位数。
问题实例：1)100w个数中找最大的前100个数。
用一个100个元素大小的最小堆即可。
5.双层桶划分适用范围：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。
可以通过多次缩小，双层只是一个例子。
扩展：问题实例：1).2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2. 5亿个整数。
有点像鸽巢原理，整数个数为2八32,也就是，我们可以将这2八32个数，划分为2八8个区域(比如用单个文件代表一个区域)，然后将数据分离到不同的区域，然后不同的区域在利用bitmap就可以直接解决了。
也就是说只要有足够的磁盘空间，就可以很方便的解决。
2).5亿个int找它们的中位数。
这个例子比上面那个更明显。
首先我们将int划分为2八16个区域，然后读取数据统计落到各个区域里的数的个数，之后我们根据统计结果就可以判断中位数落到那个区域，同时知道这个区域中的第几大数刚好是中位数。
然后第二次扫描我们只统计落在这个区域中的那些数就可以了。
实际上，如果不是int是int64,我们可以经过3次这样的划分即可降低到可以接受的程度。
即可以先将int64分成2八24个区域，然后确定区域的第几大数，在将该区域分成2八20个子区域，然后确定是子区域的第几大数，然后子区域里的数的个数只有2八20,就可以直接利用direct addr table 进行统计了。
6.数据库索引适用范围：大数据量的增删改查基本原理及要点：利用数据的设计实现方法，对海量数据的增删改查进行处理。
扩展：问题实例：7.倒排索引(Inverted index)适用范围：搜索引擎，关键字查询基本原理及要点：为何叫倒排索引？一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。
以英文为例，下面是要被索引的文本：T0 = "it is what it is"T1 = "what is it"T2 = "it is a banana"我们就能得到下面的反向文件索引："a": {2}"banana": {2}"is": {0, 1, 2}"it": {0, 1, 2}"what": {0, 1)检索的条件"what", "is"和"it"将对应集合的交集。
正向索引开发出来用来存储每个文档的单词的列表。
正向索引的查询往往满足每个文档有序频繁的全文查询和每个单词在校验文档中的验证这样的查询。
在正向索引中，文档占据了中心的位置，每个文档指向了一个它所包含的索引项的序列。
也就是说文档指向了它包含的那些单词，而反向索引则是单词指向了包含它的文档，很容易看到这个反向的关系。
扩展：问题实例：文档检索系统，查询那些文件包含了某单词，比如常见的学术论文的关键字搜索。
8.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，最优归并树扩展：问题实例：1).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个字节，内存限制大小是1M。
返回频数最高的100个词。
这个数据具有很明显的特点，词的大小为16个字节，但是内存只有1 m做hash有些不够，所以可以用来排序。
内存可以当输入缓冲区使用。
9.trie 树适用范围：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。
问题实例1).有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行都存放的是用户的query，每个文件的query都可能重复。
要你按照query的频度排序。
2).1000万字符串，其中有些是相同的(重复)，需要把重复的全部去掉，保留没有重复的字符串。
请问怎么设计和实现？3).寻找热门查询：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，每个不超过255字节。
10.分布式处理mapreduce 适用范围：数据量大，但是数据种类小可以放入内存基本原理及要点：将数据交给不同的机器去处理，数据划分，结果归约。
扩展：问题实例：1).The canonical example application of MapReduce is a process to count the appearances ofeach different word in a set of documents:void map(String name, String document):// name: document name// document: document contentsfor each word w in document:EmitIntermediate(w, 1);void reduce(String word, Iterator partialCounts):// key: a word// values: a list of aggregated partial countsint result = 0;for each v in partialCounts:result += ParseInt(v);Emit(result);Here, each document is split in words, and each word is counte d initially with a "1" value bythe Map function, using the word as the result key. The framew ork puts together all the pairswith the same key and feeds them to the same call to Reduce, thus this function just needs tosum all of its input values to find the total appearances of that word. 2).海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的T OP10o3).一共有N个机器，每个机器上有N个数。