出处:结构之法算法之道blog
一般而言,标题含有“秒杀”,“99%”,“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌,但进一步来讲,如果读者读罢此文,却无任何收获,那么,我也甘愿背负这样的罪名,:-),同时,此文可以看做是对这篇文章:的一般抽象性总结。
毕竟受文章和理论之限,本文摒弃绝大部分的细节,只谈方法/模式论,且注重用最通俗最直白的语言阐述相关问题。最后,有一点必须强调的是,全文行文是基于面试题的分析基础之上的,具体实践过程中,还是得具体情况具体分析,且场景也远比本文所述的任何一种场景复杂得多。
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所谓海量数据处理,其实很简单,海量,海量,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/,针对空间,无非就一个办法:大而化小:分而治之/hash映射,你不是说规模太大嘛,那简单啊,就把规模大化为规模小的,各个击破不就完了嘛。
至于所谓的单机及集群问题,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,机器有多辆,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)。
再者,通过本blog内的有关海量数据处理的文章,我们已经大致知道,处理海量数据问题,无非就是:
本文接下来的部分,便针对这6种方法模式结合对应的海量数据处理面试题分别具体阐述。
“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。”--。
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。
由上面第1题,我们知道,数据大则划为小的,但如果数据规模比较小,能一次性装入内存呢?比如这第2题,虽然有一千万个Query,但是由于重复度比较高,因此事实上只有300万的Query,每个Query255Byte,因此我们可以考虑把他们都放进内存中去,而现在只是需要一个合适的数据结构,在这里,Hash
Table绝对是我们优先的选择。所以我们摒弃分而治之/hash映射的方法,直接上hash统计,然后排序。So,
别忘了这篇文章中所述的堆排序思路:“维护k个元素的最小堆,即用容量为k的最小堆存储最先遍历到的k个数,并假设它们即是最大的k个数,建堆费时O(k),并调整堆(费时O(logk))后,有k1>k2>...kmin(kmin设为小顶堆中最小元素)。继续遍历数列,每次遍历一个元素x,与堆顶元素比较,若x>kmin,则更新堆(用时logk),否则不更新堆。这样下来,总费时O(k*logk+(n-k)*logk)=O(n*logk)。此方法得益于在堆中,查找等各项操作时间复杂度均为logk。”--。
当然,你也可以采用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。
由上面那两个例题,分而治之 + hash统计 + 堆/快速排序这个套路,我们已经开始有了屡试不爽的感觉。下面,再拿几道再多多验证下。请看此第3题:又是文件很大,又是内存受限,咋办?还能怎么办呢?无非还是:
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,每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。
方案2:一般query的总量是有限的,只是重复的次数比较多而已,可能对于所有的query,一次性就可以加入到内存了。这样,我们就可以采用trie树/hash_map等直接来统计每个query出现的次数,然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了。
方案3:与方案1类似,但在做完hash,分成多个文件后,可以交给多个文件来处理,采用分布式的架构来处理(比如MapReduce),最后再进行合并。
5、 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?
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。
OK,此第一种方法:分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序,再看最后三道题,如下:
6、怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个?
方案1:先做hash,然后求模映射为小文件,求出每个小文件中重复次数最多的一个,并记录重复次数。然后找出上一步求出的数据中重复次数最多的一个就是所求(具体参考前面的题)。
7、上千万或上亿数据(有重复),统计其中出现次数最多的钱N个数据。
方案1:上千万或上亿的数据,现在的机器的内存应该能存下。所以考虑采用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计次数。然后就是取出前N个出现次数最多的数据了,可以用第2题提到的堆机制完成。
8、一个文本文件,大约有一万行,每行一个词,要求统计出其中最频繁出现的前10个词,请给出思想,给出时间复杂度分析。
方案1:这题是考虑时间效率。用trie树统计每个词出现的次数,时间复杂度是O(n*le)(le表示单词的平准长度)。然后是找出出现最频繁的前10个词,可以用堆来实现,前面的题中已经讲到了,时间复杂度是O(n*lg10)。所以总的时间复杂度,是O(n*le)与O(n*lg10)中较大的哪一个。
接下来,咱们来看第二种方法,双层捅划分。
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。可以通过多次缩小,双层只是一个例子。
OK,本文若有任何问题,欢迎随时不吝留言,评论,赐教,谢谢。完。