兰亭已醉
兰亭已醉

海量数据常用十大解决方案

1.布隆过滤器

1.1原理
底层为数组，存在1，不存在0，多个hash算法处理一个值，得到的hash分区设置为1。

1.2特点
优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多
缺点是有一定的误识别率和删除困难。
即查找某值不存在则一定不存在，查找某值存在可能不存在

1.3作用
查找小孩走失
大数据下对一个大文件进行查询数据是否存在------>通过过滤分区减少搜索范围

2.Hash散列

相同的key值由于hash值一致分在同一组，但容易造成数据倾斜

区别：
随机算列：不在乎同种数据在一起
范围散列：通过范围进行散列

3.BitMap

用0、1组成的一位或者两位…位信息来标记数据出现的次数，减少了存储空间
1Byte=8bit

4.堆

一种完全二叉树
求topn时，用数组结构会一个新的数与之前所有数进行遍历比较。但是用堆时，减少了内存的操作，提高了效率

求最大值用小根堆
求最小值用最大跟

5.双层通划分

事实上，与其说双层桶划分是一种数据结构，不如说它是一种算法设计思想。面对一堆大量的数据我们无法处理的时候，我们可以将其分成一个个小的单元，然后根据一定的策略来处理这些小单元，从而达到目的。

6.数据库索引

7.倒排索引

8.外排序

9.Trie树

10.分布式解决方案 MR/Spark

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