多情景下的TopK问题
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了多情景下的TopK问题相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
TopK 问题
少量数据,可以全部读入内存
LeetCode原题,两种方法:
- 优先队列(堆排序)
- QuickSelect
大量数据,无法全部读入内存
50 GB 数据,CPU 2 核,512 MB 内存
使用堆排序,内存中只需要常驻当前TopK,读取数据时只读取一个数据分组,比如 100 MB
50 GB 数据,CPU 2 核,2 GB 内存
- 充分利用内存,读取数据时读取多个分组,比如 10 个;
- 使用多线程在分组内部使用堆排序读取分组内的 TopK
- 在10个TopK内使用QuickSelect得到本轮 TopK
- 继续步骤 1
相比前一种方法,由于内存中数据变多,使用多线程查找TopK减少了总体运行时间。
超大量数据,多节点
100 TB 文件,200 节点
将100TB数据均分到 200 个结点上,节点内部使用多线程 + 组内堆排序 + QuickSelect 得到节点中数据的 TopK,然后将 200 个 TopK 全部放到一个节点,在单节点中查找最后的 TopK
以上是关于多情景下的TopK问题的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章