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.Bit-Map 4.堆(Heap)
5.双层桶划分 6.数据库索引
7.倒排索引(Inverted
Index) 8.外排序
9.Trie树
10.MapReduce
文章放在我的 百度空间 档案收藏里面,有空再补上。
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讲解在面试中经常出现的海量数据处理的解决方案,思路清晰,内容详实。
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。...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。
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