针对海量数据，可以使用的方法非常多，常见的方法有：Hash法，Bit-map法，Bloom filter法，数据库优化法，倒排索引法，外排序法，Trie树，堆，双层桶排序法(simhash法和多层划分法，实际上都是多机器分而治之的思想）以及mapreduce法。
Hash主要是用来进行”快速存取“，在O(1)时间复杂度里就可以查找到目标元素，或者判断是否存在。Hash数据结构里的数据对外是杂乱无序的，无法得知其具体存储位置，也不知道各个存储位置之间的相互关系，但是却可以在常数时间里判断元素位置及存在与否。在海量数据处理中，使用Hash方法一般可以快速存取，统计某些数据，将大量数据进行分类。例如，提取某日访问网站次数最多的IP地址等。
Bit-map（位图）法的基本原理是使用位数组来表示某些元素是否存在，如8位电话号码中查重复号码，它适用于海量数据的快速查找，判重，删除等。位图法作用巨大，除了判断数据是否重复以外，也经常使用位图法判断集合中的某个数据是否存在。
Bloom filter是一个海量数据滤重器，空间效率和时间效率都很好的随机数据结构，它用来检测一个元素是否属于一个集合。但它引入了程序设计的另外一个考虑，正确率，它牺牲了正确率来换取时间和空间的效率。它判断某个元素不属于这个集合时，该元素一定不属于这个集合；当它判断某个元素属于这个集合时，该元素不一定属于这个集合。适用于对于低错误率可以容忍的场合。
基本原理是位数组和Hash函数的联合使用。首先，Bloom filter是一个包含了m位的位数组，数组的每一位初始化为0，然后定义k个不同的Hash函数，每个函数都可以将集合中的元素映射到位数组的某一位，当向集合中插入一个元素时，根据k个Hash函数可以得到位数组中的k个位，将这些位设置为1。如果查询某个元素是否属于集合，那么根据k个Hash函数可以得到位数组中的k个位，查看k个位置的值，如果有的不为1，那么该元素不在此集合中，如果k个位全部为1，那么该元素可能在此集合中。
使用Bloom filter的难点在于如何根据输入元素的个数n，确定位数组m的大小以及Hash函数。
Hash函数个数：k = （ln2）*（m/n）时错误率最小，约等于（m/n）的0.7倍。
m的取值应该保证位数至少一半为0，则m>=nlg（1/E）*lge 约等于 nlg（1/E）的1.44倍。
CBF与SBF是BF的扩展，CBF将位数组中的每一位扩展为一个counter，支持元素删除。SBF将其与集合元素的出现次数关联，SBF采用counter中的最小值近似表示元素的出现频率。
互联网上的数据一般都被存储在数据库中，数据库管理软件选择是否合理、表结构设计是否规范、索引创建是否恰当都是影响数据库性能的重要因素。所以，对数据库进行优化，实现海量数据高效处理的有效方法之一，常见的优化数据库的思路：
（a）优秀的数据库管理工具，
（b）数据分区，
（c）索引，
（d）缓存机制，
（e）加大虚存，
（f）分批处理，
（g）使用临时表和中间表，
（h）优化查询语句，
（i）使用视图，
（j）使用存储过程，
（k）用排序来取代非排序存取，
（l）使用采样数据进行数据挖掘。
倒排索引是目前搜索引擎公司对搜索引擎最常用的存储方式，也是搜索引擎的核心内容。在搜索引擎实际的引用之中，有时需要按照关键字的某些值查找记录，所以是按照关键字建立索引，这个索引就被称为倒排索引。
这里可以了解一下搜索引擎公司的数据流是如何进行的？
外排序的适用范围是大数据的排序以及去重复，外排序存在很大的缺陷，消耗大量IO，效率不高。K路归并排序需要借助最小堆~
Trie树，又称为字典树，哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。优点：利用字符串的公共前缀减少查询时间，最大限度的减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。
三个基本性质：根节点不包含字符串，除根节点外每个节点都只包含一个字符；
从根节点到某一个节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串；
每个节点的所有子节点包含的字符串都不相同。
这个数据结构的使用还是自己coding一下比较合适。
海量数据中堆的作用，另外堆也用于K路归并等多个数字比较求最小的场景中。
桶排序一般适用于寻找第k大的数，寻找中位数，寻找不重复或重复的数字等情况。
MapReduce方法，云计算的核心技术之一，是一种简化并行计算的分布式编程模型。它为并行系统的数据处理提供了一个简单，高效的解决方案。主要目的为了大型集群的系统能在大数据集上进行并行工作，并用于大规模数据的并行运算。
在架构中，MapReduce API提供Map和Reduce处理，GFS分布式文件系统和BigTable分布式数据库提供数据存取。
这里有一篇关于海量数据处理的好文章。另外更多的海量数据面试知识july博客讲解也非常详细，自己需要去参考一番。
TOP k问题有很多应用场景，尤其程序员面试笔试中有很多实例：
（a）有10，000，000个记录，这些查询串重复度比较高，如果除去重复后，不超过3，000,000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，请统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不超过1GB。
（b）有10个文件，每个文件1GB，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。按照query的频度排序。
（c）有一个1GB大小的文件，里面的每一行是一个词，词的大小不超过16个字节，内存限制大小是1MB。返回频数最高的100个词。
（d）提取某日访问网站次数最多的那个IP。
（e）10亿个整数找出重复次数最多的100个整数。
（f）搜索的输入信息是一个字符串，统计300万条输入信息中最热门的前10条，每次输入一个字符串为不超过255B，内存使用只有1GB。
（g）有1000万个身份证号以及他们对应的数据，身份证号可能重复，找出出现次数最多的身份证号。
重复问题相似的题目：
（a）10亿个正整数，只有1个数重复出现过，要求在O（n）的时间内找出这个数字。
（b）给定a，b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占用64B，要求在O（n）的时间内找出a，b文件共同的url。
（c）给40亿个不重复的unsigned int的整数，没有排序，然后在给一个数，如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中。
排序问题相似的海量数据题目：
（a）一年的全国高考考生人数为500万，分数使用标准分，最低100分，最高900分，不存在成绩为小数的情况，把这500万考生的分数排序。
（b）一个包含n个正整数的文件，每个正整数小于n，n等于1000万，并且文件内的正整数没有重复和关联数据，输出整数的升序序列。