海量数据处理:Hash映射 + Hash_map统计 + 堆/快速/归并排序
Posted
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了海量数据处理:Hash映射 + Hash_map统计 + 堆/快速/归并排序相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
既然是海量数据处理,那么可想而知,给我们的数据那就一定是海量的。
针对这个数据的海量,我们如何着手呢?对的,无非就是分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序,说白了,就是先映射,而后统计,最后排序:
- 分而治之/hash映射:针对数据太大,内存受限,只能是:把大文件化成(取模映射)小文件,即16字方针:大而化小,各个击破,缩小规模,逐个解决
- hash_map统计:当大文件转化了小文件,那么我们便可以采用常规的hash_map(ip,value)来进行频率统计。
- 堆/快速排序:统计完了之后,便进行排序(可采取堆排序),得到次数最多的IP。
以上是关于海量数据处理:Hash映射 + Hash_map统计 + 堆/快速/归并排序的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章