
八、外排序
適用范圍:大數據的排序,去重
基本原理及要點:外排序的歸并方法,置換選擇敗者樹原理,最優(yōu)歸并樹
擴展:
問題實例:
1).有一個1G大小的一個文件,里面每一行是一個詞,詞的大小不超過16個字節(jié),內存限制大小是1M。返回頻數最高的100個詞。
這個數據具有很明顯的特點,詞的大小為16個字節(jié),但是內存只有1m做hash有些不夠,所以可以用來排序。內存可以當輸入緩沖區(qū)使用。
九、trie樹
適用范圍:數據量大,重復多,但是數據種類小可以放入內存
基本原理及要點:實現方式,節(jié)點孩子的表示方式
擴展:壓縮實現。
問題實例:
1).有10個文件,每個文件1G,每個文件的每一行都存放的是用戶的query,每個文件的query都可能重復。要你按照query的頻度排序。
2).1000萬字符串,其中有些是相同的(重復),需要把重復的全部去掉,保留沒有重復的字符串。請問怎么設計和實現?
3).尋找熱門查詢:查詢串的重復度比較高,雖然總數是1千萬,但如果除去重復后,不超過3百萬個,每個不超過255字節(jié)。
十、分布式處理 mapreduce
適用范圍:數據量大,但是數據種類小可以放入內存
基本原理及要點:將數據交給不同的機器去處理,數據劃分,結果歸約。
擴展:
問題實例:
1).The canonical example application of MapReduce is a process to count the appearances of
each different word in a set of documents:
2).海量數據分布在100臺電腦中,想個辦法高效統(tǒng)計出這批數據的TOP10。
3).一共有N個機器,每個機器上有N個數。每個機器最多存O(N)個數并對它們操作。如何找到N^2個數的中數(median)?
經典問題分析
上千萬or億數據(有重復),統(tǒng)計其中出現次數最多的前N個數據,分兩種情況:可一次讀入內存,不可一次讀入。
可用思路:trie樹+堆,數據庫索引,劃分子集分別統(tǒng)計,hash,分布式計算,近似統(tǒng)計,外排序
所謂的是否能一次讀入內存,實際上應該指去除重復后的數據量。如果去重后數據可以放入內存,我們可以為數據建立字典,比如通過 map,hashmap,trie,然后直接進行統(tǒng)計即可。當然在更新每條數據的出現次數的時候,我們可以利用一個堆來維護出現次數最多的前N個數據,當然這樣導致維護次數增加,不如完全統(tǒng)計后在求前N大效率高。
如果數據無法放入內存。一方面我們可以考慮上面的字典方法能否被改進以適應這種情形,可以做的改變就是將字典存放到硬盤上,而不是內存,這可以參考數據庫的存儲方法。
當然還有更好的方法,就是可以采用分布式計算,基本上就是map-reduce過程,首先可以根據數據值或者把數據hash(md5)后的值,將數據按照范圍劃分到不同的機子,最好可以讓數據劃分后可以一次讀入內存,這樣不同的機子負責處理各種的數值范圍,實際上就是map。得到結果后,各個機子只需拿出各自的出現次數最多的前N個數據,然后匯總,選出所有的數據中出現次數最多的前N個數據,這實際上就是reduce過程。
實際上可能想直接將數據均分到不同的機子上進行處理,這樣是無法得到正確的解的。因為一個數據可能被均分到不同的機子上,而另一個則可能完全聚集到一個機子上,同時還可能存在具有相同數目的數據。比如我們要找出現次數最多的前100個,我們將1000萬的數據分布到10臺機器上,找到每臺出現次數最多的前 100個,歸并之后這樣不能保證找到真正的第100個,因為比如出現次數最多的第100個可能有1萬個,但是它被分到了10臺機子,這樣在每臺上只有1千個,假設這些機子排名在1000個之前的那些都是單獨分布在一臺機子上的,比如有1001個,這樣本來具有1萬個的這個就會被淘汰,即使我們讓每臺機子選出出現次數最多的1000個再歸并,仍然會出錯,因為可能存在大量個數為1001個的發(fā)生聚集。因此不能將數據隨便均分到不同機子上,而是要根據hash 后的值將它們映射到不同的機子上處理,讓不同的機器處理一個數值范圍。
而外排序的方法會消耗大量的IO,效率不會很高。而上面的分布式方法,也可以用于單機版本,也就是將總的數據根據值的范圍,劃分成多個不同的子文件,然后逐個處理。處理完畢之后再對這些單詞的及其出現頻率進行一個歸并。實際上就可以利用一個外排序的歸并過程。
另外還可以考慮近似計算,也就是我們可以通過結合自然語言屬性,只將那些真正實際中出現最多的那些詞作為一個字典,使得這個規(guī)模可以放入內存。
數據分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓練與驗證損失驟升:機器學習訓練中的異常診斷與解決方案 在機器學習模型訓練過程中,“損失曲線” 是反映模型學習狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數據生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數字化轉型加速的今天,企業(yè)對數據的需求已從 “存儲” 轉向 “ ...
2025-09-19CDA 數據分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數據分析的 “基礎語言”—— 從描述數據分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數據分析師:表結構數據 “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數據(如數據庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數的日期轉換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數據處理中,日期格式轉換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數據庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數據分析師:解鎖表結構數據特征價值的專業(yè)核心 表結構數據(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數據,如數據庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數據含缺失值?詳解 dropna 函數的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數據時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數據分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數據差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數據分析師:掌控表格結構數據全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數據(以 “行 - 列” 存儲的結構化數據,如 Excel 表、數據 ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數據分析師:激活表格結構數據價值的核心操盤手 表格結構數據(如 Excel 表格、數據庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數據形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調用、數據爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數據的科學計數法問題 為幫助 Python 數據從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數據時的科學計數法問題 ...
2025-09-12CDA 數據分析師:業(yè)務數據分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數據分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數據把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數據驅動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11