海量数据处理算法与面试题

1. Bloom-Filter算法简介 Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合.它是一个判断元素是否存在于集合的快速的概率算法.Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断.也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在.如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误.因此,Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合.而在能容忍低错误率的应用场合下,Bloom Fi

1. Bloom Filter [Bloom Filter]Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合.它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法.Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断.也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在.如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误.因此,Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合. 而在能容忍低错误率的应用场合

1. Bloom Filter [Bloom Filter]Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合.它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法.Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断.也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在.如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误.因此,Bloom Filter不适合那些"零错误"的应用场合. 而在能容忍低错误率

前面我们说海量数据处理提到,从算法的角度去考虑处理海量数据. 1. Bloom Filter [Bloom Filter]Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合.它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法.Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断.也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在.如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误.因此,Bloom Filter

算法介绍 Bloom Filter的中文名称叫做布隆过滤器,因为他最早的提出者叫做布隆(Bloom),因而而得此名.布隆过滤器简单的说就是为了检索一个元素是否存在于某个集合当中,以此实现数据的过滤.也许你会想,这还不简单,判断元素是否存在某集合中,遍历集合,一个个去比较不就能得出结果,当然这没有任何的问题,但是当你面对的是海量数据的时候,在空间和时间上的代价是非常恐怖的,显然需要更好的办法来解决这个问题,而Bloom Filter就是一个不错的算法.具体怎么实现,接着往下看. Bloom Fil

原文:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7880288 1. Bit Map算法简介 来自于<编程珠玑>.所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value, 而Key即是该元素.由于采用了Bit为单位来存储数据,因此在存储空间方面,可以大大节省. 2. Bit Map的基本思想 我们先来看一个具体的例子,假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排序(这里假设这些元素没有重复).那么我们就可以采用Bit-map

1. Bloom-Filter算法简介 Bloom-Filter,即布隆过滤器,1970年由Bloom中提出.它可以用于检索一个元素是否在一个集合中. Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合.它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法.Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断.也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在.如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误.

举例 有一个1G大小的一个文件,里面每一行是一个词,词的大小不超过16字节,内存限制大小是1M.返回频数最高的100个词. 思路 首先把文件分开 针对每个文件hash遍历,统计每个词语的频率 使用堆进行遍历 把堆归并起来 具体的方案 1.分治: 顺序读文件中,对于每个词c,取hash(c)%2000,然后按照该值存到2000个小文件中.这样每个文件大概是500k左右. 注意: 如果其中的有的文件超过了1M大小,还可以按照类似的方法继续往下分,直到分解得到的小文件的大小都不超过1M. 2.hash

1. 海量数据处理常用数据结构 [Bloom Filter] [Bit map] [Hash] [Trie] [堆] 2. 面试题剖析 海量数据面试题的常见考点,无非就是两个,一是数据太大,无法一次性装入内存:二是数据量太大,无法单机快速处理 参考资料 https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7382693 https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6279498 原文地址:https://