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海量数据处理专题（一）——面试百度，腾讯，雅虎。。的利器

 

　　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

在这些解决方案之上，再借助一定的例子来剖析海量数据处理问题的解决方案。

其实在坛子里面好多类似的面试题都可以用这样的方法来解答，比如百度的TopK热门查询问题，某日IP最多访问问题。

把这类问题研究好了，面试像百度，腾讯这样的公司就完全没问题了！！！

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