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數(shù)據(jù)分析面試題:如何從10億查詢?cè)~找出出現(xiàn)頻率最高的10個(gè)?
2015-12-28
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數(shù)據(jù)分析面試題:如何從10億查詢?cè)~找出出現(xiàn)頻率最高的10個(gè)?

1． 問(wèn)題描述

在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中，常遇到的一類問(wèn)題是，在海量數(shù)據(jù)中找出出現(xiàn)頻率最高的前K個(gè)數(shù)，或者從海量數(shù)據(jù)中找出最大的前K個(gè)數(shù)，這類問(wèn)題通常稱為“top K”問(wèn)題，如：在搜索引擎中，統(tǒng)計(jì)搜索最熱門的10個(gè)查詢?cè)~；在歌曲庫(kù)中統(tǒng)計(jì)下載率最高的前10首歌等等。

2． 當(dāng)前解決方案

針對(duì)top k類問(wèn)題，通常比較好的方案是【分治+trie樹/hash+小頂堆】，即先將數(shù)據(jù)集按照hash方法分解成多個(gè)小數(shù)據(jù)集，然后使用trie樹或者h(yuǎn)ash統(tǒng)計(jì)每個(gè)小數(shù)據(jù)集中的query詞頻，之后用小頂堆求出每個(gè)數(shù)據(jù)集中出頻率最高的前K個(gè)數(shù)，最后在所有top K中求出最終的top K。

實(shí)際上，最優(yōu)的解決方案應(yīng)該是最符合實(shí)際設(shè)計(jì)需求的方案，在實(shí)際應(yīng)用中，可能有足夠大的內(nèi)存，那么直接將數(shù)據(jù)扔到內(nèi)存中一次性處理即可，也可能機(jī)器有多個(gè)核，這樣可以采用多線程處理整個(gè)數(shù)據(jù)集。

本文針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，介紹了適合相應(yīng)應(yīng)用場(chǎng)景的解決方案。

3． 解決方案

3.1 單機(jī)+單核+足夠大內(nèi)存

設(shè)每個(gè)查詢?cè)~平均占8Byte，則10億個(gè)查詢?cè)~所需的內(nèi)存大約是10^9*8=8G內(nèi)存。如果你有這么大的內(nèi)存，直接在內(nèi)存中對(duì)查詢?cè)~進(jìn)行排序，順序遍歷找出10個(gè)出現(xiàn)頻率最大的10個(gè)即可。這種方法簡(jiǎn)單快速，更加實(shí)用。當(dāng)然，也可以先用HashMap求出每個(gè)詞出現(xiàn)的頻率，然后求出出現(xiàn)頻率最大的10個(gè)詞。

3.2 單機(jī)+多核+足夠大內(nèi)存

這時(shí)可以直接在內(nèi)存中實(shí)用hash方法將數(shù)據(jù)劃分成n個(gè)partition，每個(gè)partition交給一個(gè)線程處理，線程的處理邏輯是同3.1節(jié)類似，最后一個(gè)線程將結(jié)果歸并。

該方法存在一個(gè)瓶頸會(huì)明顯影響效率，即數(shù)據(jù)傾斜，每個(gè)線程的處理速度可能不同，快的線程需要等待慢的線程，最終的處理速度取決于慢的線程。解決方法是，將數(shù)據(jù)劃分成c*n個(gè)partition（c>1），每個(gè)線程處理完當(dāng)前partition后主動(dòng)取下一個(gè)partition繼續(xù)處理，直到所有數(shù)據(jù)處理完畢，最后由一個(gè)線程進(jìn)行歸并。

3.3 單機(jī)+單核+受限內(nèi)存

這種情況下，需要將原數(shù)據(jù)文件切割成一個(gè)一個(gè)小文件，如，采用hash(x)%M，將原文件中的數(shù)據(jù)切割成M小文件，如果小文件仍大于內(nèi)存大小，繼續(xù)采用hash的方法對(duì)數(shù)據(jù)文件進(jìn)行切割，直到每個(gè)小文件小于內(nèi)存大小，這樣，每個(gè)文件可放到內(nèi)存中處理。采用3.1節(jié)的方法依次處理每個(gè)小文件。

3.4 多機(jī)+受限內(nèi)存

這種情況下，為了合理利用多臺(tái)機(jī)器的資源，可將數(shù)據(jù)分發(fā)到多臺(tái)機(jī)器上，每臺(tái)機(jī)器采用3.3節(jié)中的策略解決本地的數(shù)據(jù)。可采用hash+socket方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分發(fā)。

從實(shí)際應(yīng)用的角度考慮，3.1~3.4節(jié)的方案并不可行，因?yàn)樵诖笠?guī)模數(shù)據(jù)處理環(huán)境下，作業(yè)效率并不是首要考慮的問(wèn)題，算法的擴(kuò)展性和容錯(cuò)性才是首要考慮的。算法應(yīng)該具有良好的擴(kuò)展性，以便數(shù)據(jù)量進(jìn)一步加大（隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量加大是必然的）時(shí)，在不修改算法框架的前提下，可達(dá)到近似的線性比；算法應(yīng)該具有容錯(cuò)性，即當(dāng)前某個(gè)文件處理失敗后，能自動(dòng)將其交給另外一個(gè)線程繼續(xù)處理，而不是從頭開(kāi)始處理。

Top k問(wèn)題很適合采用MapReduce框架解決，用戶只需編寫一個(gè)map函數(shù)和兩個(gè)reduce 函數(shù)，然后提交到Hadoop（采用mapchain和reducechain）上即可解決該問(wèn)題。對(duì)于map函數(shù)，采用hash算法，將hash值相同的數(shù)據(jù)交給同一個(gè)reduce task；對(duì)于第一個(gè)reduce函數(shù)，采用HashMap統(tǒng)計(jì)出每個(gè)詞出現(xiàn)的頻率，對(duì)于第二個(gè)reduce 函數(shù)，統(tǒng)計(jì)所有reduce task輸出數(shù)據(jù)中的top k即可。

4． 總結(jié)

Top K問(wèn)題是一個(gè)非常常見(jiàn)的問(wèn)題，公司一般不會(huì)自己寫個(gè)程序進(jìn)行計(jì)算，而是提交到自己核心的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)上計(jì)算，該平臺(tái)的計(jì)算效率可能不如直接寫程序高，但它具有良好的擴(kuò)展性和容錯(cuò)性，而這才是企業(yè)最看重的。

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