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大數(shù)據(jù)學習之BigData常用算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2018-01-01
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大數(shù)據(jù)學習之BigData常用算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

1.Bloom Filter
    由一個很長的二進制向量和一系列hash函數(shù)組成
    優(yōu)點：可以減少IO操作，省空間
    缺點：不支持刪除，有誤判
    如果要支持刪除操作： 改成計數(shù)布隆過濾器

2.SkipList（跳表）
    核心思路： 由多層組成，每層都是一個有序鏈表，最底層包含所有元素，元素數(shù)逐層遞減。每個節(jié)點包含兩個指針，一個->,一個向下。
    并行編程情況下可以用鎖或者CAS操作。
    CAS:
    compare and swap，解決多線程并行情況下使用鎖造成性能損耗的一種機制，CAS操作包含三個操作數(shù)——內(nèi)存位置（V）、預期原值（A）和新值（B）。如果內(nèi)存位置 的值與預期原值相匹配，那么處理器會自動將該位置值更新為新值。否則，處理器不做任何操作。無論哪種情況，它都會在CAS指令之前返回該位置的值。CAS 有效地說明了“我認為位置V應該包含值A(chǔ)；如果包含該值，則將B放到這個位置；否則，不要更改該位置，只告訴我這個位置現(xiàn)在的值即可。
    用CAS實現(xiàn)的插入：
    void insert（Node *prev, Node *node） {  while （true） {   node->next = prev->next;   if （__sync_compare_and_swap（&prev->next, node->next, node）） {    return;   }  } }
    3.LSM樹（Log-Structured Merge-Tree）
    與B+樹相比，犧牲部分讀性能，大幅提高寫性能。
    宗旨：把大量隨機寫改為批量序列寫。
    在內(nèi)存中維護多個小的有序結(jié)構(gòu)，在查找時要二分遍歷這些結(jié)構(gòu)，不斷把小樹合并為大樹，進行批量插入。
    為了優(yōu)化查找，可以使用Bloom Filter。（判斷小結(jié)構(gòu)中有沒有目標數(shù)據(jù)）
   4.HashTree
    用于快速定位海量數(shù)據(jù)中少量變化的內(nèi)容
    對每一項數(shù)據(jù)進行Hash，多項組合之后再Hash，再Hash，最后到Top Hash。
   5.Cuckoo哈希
    使用兩個哈希函數(shù)H1（X）和H2（X），插入X時，同時計算H1（X）和H2（X），如果任意一個桶為空，將X插入相應位置，如果都滿了，選一個桶把y踢掉，放入X,對y執(zhí)行上述過程。設(shè)定最大替換次數(shù)，達到次數(shù)時增大桶的數(shù)量或者重選Hash函數(shù)。


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