海量數據處理：Hash映射 + Hash_map統計 + 堆/快速/歸並排序
- 分而治之/hash映射：針對數據太大，內存受限，只能是：把大文件化成(取模映射)小文件，即16字方針：大而化小，各個擊破，縮小規模，逐個解決
- hash_map統計：當大文件轉化了小文件，那麽我們便可以采用常規的hash_map(ip，value)來進行頻率統計。
- 堆/快速排序：統計完了之後，便進行排序(可采取堆排序)，得到次數最多的IP。
海量數據處理：Hash映射 + Hash_map統計 + 堆/快速/歸並排序
相關推薦
海量數據處理：Hash映射 + Hash_map統計 + 堆/快速/歸並排序
針對 內存 value 快速 round div ack 數據處理 訪問 海量日誌數據，提取出某日訪問百度次數最多的那個IP。 既然是海量數據處理，那麽可想而知，給我們的數據那就一定是海量的。 針對這個數據的海量，我們如何著手呢?對的，無非就是分而治之/hash映射 +
教你如何迅速秒殺掉：99%的海量數據處理面試題(轉)
用法 10個 rdquo 其它 queue 既然 nbsp 分解 -o 教你如何迅速秒殺掉：99%的海量數據處理面試題本文經過大量細致的優化後，收錄於我的新書《編程之法：面試和算法心得》第六章中，新書目前已上架京東/當當 作者：July出處：結構之法算法之道blog
前端數據處理：參數的獲取和組織發送
字符 字符串 div ren pri 其他 發送 其中 處理 1.var t = $(this); 當前DOM節點為開始 2.var uid = t.parent("dd).attr("perid"); 利用jquery獲取當前DOM節點父子，兄弟的屬性值 3."<d
JNI/NDK開發指南（三）——JNI數據類型及與Java數據類型的映射關系
ons 轉換 類型 art return http 異常 array src 轉載請註明出處：http://blog.csdn.net/xyang81/article/details/42047899 當我們在調用一個
python數據處理：pandas基礎
log eat ges 處理 保留 sed lang sce rop 本文資料來源： Python for Data Anylysis： Chapter 5 10 mintues to pandas: http://pandas.pydata.org/pandas-
golang筆記(1)-數據庫查詢結果映射至結構體
tint 地址 style 定義數據 range con clas num end 通用的映射模式 query:="select id,name from user where id=?" //單個結構體ret:=&Activity{} DbClient(
海量數據處理算法—Bloom Filter
內存地址空間 核心 全世界 在服務器 i++ func ras get 地址空間 1. Bloom-Filter算法簡介 Bloom-Filter，即布隆過濾器，1970年由Bloom中提出。它可以用於檢索一個元素是否在一個集合中。 Bloom
海量數據處理算法與面試題
大數 font span view big ons 海量數據 log 12px http://www.jiuzhang.com/tutorial/big-data-interview-questions/163 1.最高頻 K 項問題 2.布隆過濾器 3.外排序算法 4
關於海量數據處理分析的經驗總結
建立 我們 網絡日誌 性能 結構 領域 要花 腳本 實施 對海量的數據進行處理是一項艱巨而復雜的任務。原因有以下幾個方面： 一、數據量過大，數據中什麽情況都可能存在。如果說有10條數據，那麽大不了每條去逐一檢查，人為處理，如果有上百條數據，也可以考
海量數據處理常用方法有哪些？
大數據開發 大數據 Hadoop 海量數據 處理海量數據是大數據工程師必備技能，通過對PB級別的數據進行挖掘與分析發掘出有價值的信息，為企業或政府做出正確決策提供依據，是十分必要的一項工作，以下是常用的海量數據處理方法！1. Bloom filter Bloom filter是一種二進制
十道海量數據處理面試題與十個方法大總結
面試題 線性 set TE 連續子序列 文本文 過程 現在 動態規劃 1. 給定a、b兩個文件，各存放50億個url，每個url各占64字節，內存限制是4G，讓你找出a、b文件共同的url？ 方案1：可以估計每個文件安的大小為50G×64=320G，遠遠大於內存限制的4G。
海量數據處理算法（top K問題）
一行 歸並排序 註意 top 返回 詞語 top k 其中 hash 舉例 有一個1G大小的一個文件，裏面每一行是一個詞，詞的大小不超過16字節，內存限制大小是1M。返回頻數最高的100個詞。 思路 首先把文件分開 針對每個文件hash遍歷，統計每個詞語的頻率 使用堆進行
9 海量數據處理
設計 由於 用戶需求 apr 數據庫 reduce img bloom ima 計算機硬件的擴容確實可以極大地提高程序的處理速度，但考慮到其技術、成本等方面的因素，它並非一條“放之四海而皆準”的途徑。而隨著互聯網技術的發展，雲計算、物聯網、移動通信技術的興起，每時每刻，數
海量數據處理面試題六大套路
無法 元素 分布式 com 種類 計算模型 數據庫索引 問題 結構 看了那麽多海量數據處理的文章，只有這篇對其套路進行了總結。 原文地址：https://www.cnblogs.com/ranjiewen/articles/6883723.html 內容不錯，就是排版差一點
海量數據處理常用思想及重要數據結構
適合 ash 中一 海量 外排序 alt 內存 加載 結構 1、大頂堆、小頂堆 特別適合topN問題，如求海量日誌中最大的100個數。既然是海量數據，那麽內存中一下子無法加載所有的數據集，此時可以先讀取海量數據中的100個數，建立數據集為100的小頂堆(小頂堆的對頂比所
十個海量數據處理方法大總結
掃描 有一個 插入 百度 數組 closed 數據分布 需要 med https://blog.csdn.net/u010601183/article/details/56481868/ 一、Bloom filter 適用範圍：可以用來實現數據字典，進行數據的判重，或者
產品經理最花時間的2件事：異常邏輯梳理與數據處理
處理 新的 att files 漏鬥 流程 計時 現實 需要 冰山：異常邏輯梳理 也許你用了九牛二虎之力，終於把產品的主流程梳理清楚了，但是你看到的只是產品冰山海面上的那10%，剩下的90%是海面下各種情況的異常邏輯。 ? 10%的冰山和90%的冰山 任何一個產品功能邏輯
多線程處理海量數據的解決方案
部分 font 要求 開啟 bsp sku 數據 修復 現象 背景： 近期發現系統數據有不準確的現象發生，究其原因是因為上有數據導致的，而由於上遊有多個渠道組成，所以無法要求上遊統一修復數據。所以只能自己想辦法每天修復錯誤數據。 初步解決方案： 1，從商城庫存那邊拿
處理海量數據的模式MapReduce，大規模數據集的並行運算
海量數據 mapreduce MapReduce是一種處理海量數據的並行編程模式，用於大規模數據集（通常大於1TB）的並行運算。“Map（映射）”、“Reduce（化簡）”的概念和主要思想，都是從函數式編程語言和矢量編程語言借鑒。適合非結構化和結構化的海量數據的搜索、挖掘、分析與機器智能學習等。Map
數據處理不等式：Data Processing Inequality
ext right 工程 log src enter 可用 proc 互信 我是在差分隱私下看到的，新解決方案的可用性肯定小於原有解決方案的可用性，也就是說信息的後續處理只會降低所擁有的信息量。 那麽如果這麽說的話為什麽還要做特征工程呢，這是因為該不等式有一個巨大