大数据排序
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大数据算子运算符
大数据算子运算符一、算子运算符简介在大数据领域，算子运算符是指用于对数据进行处理和操作的符号或函数。
它们可以用于数据的过滤、转换、聚合等操作，以实现对大数据的高效处理和分析。
本文将介绍一些常用的大数据算子运算符及其功能。
二、过滤算子运算符1. Filter算子：用于根据指定的条件对数据进行过滤，只保留满足条件的数据。
例如，可以使用Filter算子将数据集中的奇数筛选出来。
2. Where算子：与Filter算子类似，也是用于过滤数据。
不同之处在于，Where算子是基于SQL语言的过滤操作，可以使用SQL表达式对数据进行过滤。
三、转换算子运算符1. Map算子：用于对数据集中的每个元素应用指定的函数，并将结果作为新的数据集返回。
例如，可以使用Map算子将数据集中的每个元素加1。
2. FlatMap算子：与Map算子类似，也是对数据集中的每个元素应用指定的函数，但是FlatMap算子的函数可以返回多个元素。
例如，可以使用FlatMap算子将字符串拆分成单词。
四、聚合算子运算符1. Reduce算子：用于对数据集中的元素进行聚合操作，将两个元素合并为一个新的元素。
例如，可以使用Reduce算子计算数据集中所有元素的和。
2. Fold算子：与Reduce算子类似，也是对数据集中的元素进行聚合操作，但是Fold算子可以指定一个初始值，并在计算过程中使用该初始值。
例如，可以使用Fold算子计算数据集中所有元素的和，并指定初始值为0。
五、排序算子运算符1. SortBy算子：用于对数据集中的元素进行排序操作，根据指定的排序规则对元素进行排序。
例如，可以使用SortBy算子对数据集中的元素按照大小进行排序。
2. OrderBy算子：与SortBy算子类似，也是用于对数据集中的元素进行排序操作。
不同之处在于，OrderBy算子是基于SQL语言的排序操作，可以使用SQL表达式对元素进行排序。
六、连接算子运算符1. Join算子：用于将两个数据集进行连接操作，根据指定的连接条件将两个数据集中的元素进行匹配。
教案数据的排序和筛选
数据的排序和筛选教学目标：1. 理解排序和筛选数据的概念及重要性。
2. 学会使用常用排序和筛选方法对数据进行处理。
3. 能够应用排序和筛选技术解决实际问题。
教学内容：第一章：数据的排序1.1 排序的概念1.2 排序的依据1.3 排序的方法1.4 排序的应用第二章：数据的筛选2.1 筛选的概念2.2 筛选的方法2.3 筛选的依据2.4 筛选的应用第三章：排序和筛选的结合3.1 排序与筛选的关系3.2 排序和筛选的结合方法3.3 结合排序和筛选解决问题的实例3.4 练习：结合排序和筛选处理数据第四章：排序和筛选在实际应用中的重要性4.1 排序和筛选在数据分析中的作用4.2 排序和筛选在决策支持中的应用4.3 排序和筛选在信息检索中的重要性4.4 实际案例分享：排序和筛选在商业决策中的应用第五章：排序和筛选技术的拓展5.1 高级排序方法介绍5.2 高级筛选方法介绍5.3 排序和筛选算法的优化5.4 拓展练习：运用高级排序和筛选技术解决复杂问题教学方法：1. 讲授：讲解排序和筛选的概念、方法和应用。
2. 案例分析：分析实际案例，让学生了解排序和筛选在实际应用中的重要性。
3. 练习：引导学生运用排序和筛选方法解决实际问题。
4. 小组讨论：分组讨论排序和筛选技术的拓展应用。
教学评估：1. 课堂问答：检查学生对排序和筛选概念的理解。
2. 练习题：评估学生运用排序和筛选方法解决问题的能力。
3. 小组报告：评价学生在小组讨论中的表现及对拓展排序和筛选技术的理解。
教学资源：1. 教材：数据排序和筛选相关教材。
2. 案例：提供实际案例，用于分析排序和筛选的应用。
3. 练习题：设计具有代表性的练习题，帮助学生巩固所学知识。
4. 计算机软件：用于演示排序和筛选操作。
第六章：排序和筛选工具的使用6.1 常见排序和筛选工具概述6.2 排序工具的使用方法6.3 筛选工具的使用方法6.4 实践练习：使用排序和筛选工具处理数据第七章：数据可视化与排序筛选7.1 数据可视化的基本概念7.2 排序与筛选在数据可视化中的作用7.3 数据可视化工具的排序筛选功能7.4 案例分析：数据可视化中的排序和筛选应用第八章：排序和筛选的算法原理8.1 排序算法的原理与实现8.2 筛选算法的原理与实现8.3 排序和筛选算法的性能分析8.4 练习：实现简单的排序和筛选算法第九章：大数据排序和筛选9.1 大数据排序和筛选的挑战9.2 大数据排序和筛选的策略9.3 大数据排序和筛选的算法优化9.4 案例分享：大数据环境下的排序和筛选应用第十章：排序和筛选的应用案例分析10.1 营销数据中的排序和筛选应用10.2 金融数据中的排序和筛选应用10.3 社交媒体数据中的排序和筛选应用教学评估：1. 练习题：设计具有代表性的练习题，帮助学生巩固所学知识。
qt大数据列表显示方法
qt大数据列表显示方法Qt是一种跨平台的C++应用程序开发框架，提供了丰富的界面设计工具和功能强大的数据处理能力，可以帮助开发者快速构建现代化的大数据应用程序。
在Qt中，有多种方法可以实现大数据列表的显示，下面将介绍其中的几种常用方法。
1.使用QTableView和QStandardItemModelQt中的QTableView是一个用于显示表格数据的控件，而QStandardItemModel提供了一种方便的方式来存储和操作表格数据。
要显示大数据列表，可以使用QStandardItemModel来创建一个数据模型，然后将该模型设置给QTableView控件即可。
通过设置QTableView 的相关属性，比如行高、列宽、表头等，可以定制列表的外观和表现形式。
2.使用QListView和QStandardItemModel如果想要显示大数据列表作为一个垂直的列表，可以使用QListView控件。
与QTableView类似，可以使用QStandardItemModel来存储和操作数据，然后将该模型设置给QListView控件。
通过设置QListView的相关属性，比如行高、表头等，可以自定义列表的外观。
3.使用QTableWidget和QTableWidgetItemQt中的QTableWidget是从QTableView派生的一个控件，相比QTableView，QTableWidget更加简单易用。
它可以直接在代码中添加和编辑表格数据，省去了创建数据模型的过程。
要显示大数据列表，可以使用QTableWidget控件，并使用QTableWidgetItem来设置和获取单元格的数据。
通过调整QTableWidget的相关属性，比如行数、列数、表头等，可以调整列表的大小和外观。
4.使用QAbstractTableModel和自定义模型类除了使用Qt提供的现成的数据模型类，还可以通过继承QAbstractTableModel类来创建自定义的数据模型类。
如何在MySQL中处理大数据量的排序操作
如何在MySQL中处理大数据量的排序操作在当今信息时代，数据量的指数级增长使得数据处理成为一项重要而又具有挑战性的任务。
特别是在数据库管理系统中，处理大数据量的排序操作成为了一项关键任务。
MySQL作为一个流行的关系型数据库管理系统，在处理大数据量的排序操作上也非常重要。
本文将讨论如何在MySQL中有效处理大数据量的排序操作，并给出一些优化方法和技巧。
一、优化MySQL的排序算法在MySQL中，排序操作通常是通过ORDER BY子句来实现的。
然而，当数据量非常大时，常规的排序算法可能会变得非常低效，因为它需要大量的CPU和内存资源来完成排序操作。
为了优化MySQL的排序算法，我们可以采取以下措施：1. 使用索引：在排序操作中，如果可以使用合适的索引来覆盖ORDER BY子句中的列，MySQL将会使用索引而不是常规的排序算法。
这将大大提高排序操作的性能。
因此，在设计数据库时，应该合理地创建索引。
2. 分区表：对于非常大的表，可以考虑将表分成多个分区，并在每个分区上执行排序操作。
这样可以将数据分布在不同的磁盘上，提高IO并行性，从而加快排序操作的速度。
3. 利用缓存：MySQL的查询缓存可以缓存排序结果，以便下次排序时可以直接从缓存中读取。
这对于频繁使用相同排序条件的查询非常有用。
启用查询缓存可以通过设置相关的系统变量来实现。
4. 适当调整系统参数：通过适当调整MySQL的相关系统参数，比如sort_buffer_size和max_length_for_sort_data等，可以提高排序操作的性能。
这需要根据具体情况来进行优化。
二、使用合适的排序字段在排序操作中，选择合适的排序字段非常重要。
通常情况下，我们应该选择具有适当的数据类型、长度和索引的字段作为排序字段。
当数据量非常大时，应避免对大字段或非索引字段进行排序，因为这将导致大量的磁盘IO和内存开销。
此外，还可以考虑使用前缀索引来优化排序操作。
前缀索引可以只对索引字段的前几个字符进行索引，从而减少索引的大小和排序操作的开销。
如何在EXCEL中有效地管理大数据集
如何在EXCEL中有效地管理大数据集在现代数据驱动的环境中，Excel作为一种强大的数据管理工具，能够帮助用户高效地处理大数据集。
掌握相关技巧，能使工作更为顺畅，提升数据分析的质量与效率。
使用合适的文件格式是开始的第一步。
对于较大的数据集，选择.xlsx格式，而非.xls，能够支持更多行和列的使用。
Excel的版本更新也在不断优化其性能，确保用户在处理海量数据时能获得更好的体验。
通过保存为.xlsx，能够避免老版本带来的限制。
数据导入的操作往往是一个关键环节。
您可以直接从各种来源导入数据，如CSV文件、数据库和网络信息。
利用“数据”标签中的“获取数据”功能，及时从外部源导入信息，将减少手动输入的时间，同时大幅降低错误的发生率。
在导入时，关注数据的清洗和预处理，确保数据的整洁性是至关重要的。
完成数据导入后，数据的格式化让数据更加直观。
这一过程包括调整列宽、行高，为数据添加表头，以及使用合适的字体和颜色区分不同类别的数据。
应用条件格式化为突出关键数据提供了极大的帮助。
例如，您可以让某个数值范围的单元格以不同颜色显示，快速识别出异常值或者特定的趋势。
数据分析是用Excel管理大数据集的核心所在。
借助Excel强大的函数库，您可以使用高级函数如VLOOKUP、INDEX、MATCH等进行复杂的查找和匹配。
利用数组公式能够在更大范围内执行运算，这在处理复杂数据集时极为重要。
使用透视表也是分析数据有效的方法，它允许您快速汇总和分析数据，从而能够使您在瞬间掌握数据的全貌。
善用图表视觉化数据分析结果，能够使发现数据间的趋势变得轻松明了。
Excel提供了多种类型的图表，从柱状图到散点图，用户可以根据数据的性质选择合适的形式展示。
通过动态图表，您还可以使数据呈现更具互动性，从而更容易吸引观众的注意力。
当数据集变得更加庞大时，使用Excel的过滤和排序功能极为重要。
这些工具不仅可以帮助您快速找到所需数据，还能通过自定义过滤器来进行细致筛选。
快速处理大数据量的Excel技巧
快速处理大数据量的Excel技巧在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为了各个行业的关键词之一。
作为一种常见的数据处理工具，Excel在处理大数据量时可以发挥出强大的功能。
本文将介绍一些快速处理大数据量的Excel技巧，帮助读者提高工作效率。
一、筛选和排序当面对大量数据时，筛选和排序是最基本也是最常用的功能。
Excel提供了强大的筛选和排序功能，可以帮助用户迅速找到所需的数据。
在Excel中，我们可以通过设置筛选条件来过滤数据，只显示符合条件的数据。
同时，我们还可以按照某一列的数值或者字母进行排序，以便更好地理解和分析数据。
二、使用数据透视表数据透视表是Excel中非常强大的功能之一，可以帮助用户对大数据量进行快速的汇总和分析。
通过数据透视表，我们可以轻松地对数据进行分类、汇总、计算和分析，从而更好地理解数据的关系和趋势。
同时，数据透视表还支持对数据进行透视图的创建，直观地展示数据的分布情况。
三、使用公式和函数Excel中的公式和函数是处理大数据量的利器。
通过合理地运用公式和函数，我们可以快速地对大量数据进行计算和分析。
例如，SUM函数可以用来计算某一列或行的总和；AVERAGE函数可以用来计算某一列或行的平均值；COUNT函数可以用来计算某一列或行的数量等等。
此外，Excel还支持自定义函数的创建，可以根据具体需求编写个性化的函数，进一步提高数据处理的效率。
四、使用条件格式条件格式是Excel中一个非常实用的功能，可以帮助用户根据特定的条件对数据进行格式化和标记。
通过设置条件格式，我们可以快速地找出数据中的异常值、重复值、最大值、最小值等等。
这样一来，我们可以更加直观地发现数据中的问题和规律，从而更好地进行数据分析和决策。
五、使用宏宏是Excel中的一种高级功能，可以帮助用户自动化处理大数据量。
通过录制宏，我们可以将一系列的操作记录下来，并保存为一个宏，以后只需运行宏，就可以自动执行这些操作。
宏可以大大提高处理大数据量的效率，尤其是在需要重复执行相同操作的情况下。
常用大数据量、海量数据处理方法 总结
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 goog le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。
l.Bloom filter适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。
将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。
同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。
所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。
还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。
当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。
在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n 个元素的集合。
但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0,则m应该＞=nlg（1/E）*lge大概就是nlg（1/E）1.44倍（lg 表示以2为底的对数）。
举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。
这样k 大概是8个。
注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位（准确的说是不同元素的个数）。
通常单个元素的长度都是有很多bit 的。
所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。
扩展：Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。
大量数据排序算法
大量数据排序算法随着信息技术的发展，数据量的快速增长已经成为常态。
在这个大数据时代，如何对大量数据进行高效的排序成为了一个重要的问题。
本文将介绍几种常见的大量数据排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序和堆排序。
一、冒泡排序冒泡排序是最简单的排序算法之一。
它的基本思想是通过相邻元素的比较和交换，将最大（或最小）的元素逐渐“冒泡”到序列的最右端（或最左端）。
具体实现时，从序列的第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素，如果顺序不对则交换它们的位置。
重复这个过程，直到整个序列有序。
二、选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法。
它的基本思想是每次从未排序的序列中选择最小（或最大）的元素，放到已排序序列的末尾（或开头）。
具体实现时，设定一个标记，表示已排序序列的最后一个位置，然后遍历未排序的序列，找到最小（或最大）的元素，与标记位置的元素交换位置。
重复这个过程，直到整个序列有序。
三、插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法。
它的基本思想是将未排序的元素逐个插入到已排序序列中的适当位置，从而得到一个新的有序序列。
具体实现时，从第二个元素开始，依次将当前元素与已排序序列中的元素进行比较，找到合适的插入位置并将其插入。
重复这个过程，直到整个序列有序。
四、归并排序归并排序是一种稳定的排序算法。
它的基本思想是将待排序序列分成两个子序列，分别对两个子序列进行排序，然后将排好序的两个子序列合并成一个有序序列。
具体实现时，采用递归的方式，将序列不断地二分，直到序列长度为1，然后逐层合并有序序列，直到整个序列有序。
五、快速排序快速排序是一种常用的排序算法。
它的基本思想是通过一趟排序将待排序序列分割成独立的两部分，其中一部分的元素都比另一部分的元素小，然后对这两部分分别递归地进行排序。
具体实现时，选择一个基准元素，将序列分成两部分，左边的元素都比基准元素小，右边的元素都比基准元素大。
然后再分别对左右两部分进行递归排序，直到整个序列有序。
如何处理大数据量优化你的程序性能
如何处理大数据量优化你的程序性能随着互联网和计算技术的快速发展，大数据的应用越来越广泛。
如何处理大数据量并优化程序性能成为了程序员面临的重要问题。
本文将为您介绍一些处理大数据量的优化方法，帮助您提升程序性能。
一、数据结构的选择在处理大数据量时，选择合适的数据结构是至关重要的。
常见的数据结构如数组、链表、哈希表、树等，在不同的场景下具有不同的优势。
对于大数据量的处理，需要根据具体需求选择适合的数据结构。
比如，如果需要频繁的查找操作，可以选择哈希表或者二叉搜索树；如果需要高效的插入和删除操作，可以选择链表。
合理选择数据结构可以有效地提高程序的运行效率。
二、算法的优化在处理大数据量时，算法的优化至关重要。
通过优化算法，可以减少不必要的计算和存储操作，提高程序的执行效率。
比如，对于排序算法，可以选择更加高效的快速排序或者归并排序，而非冒泡排序等低效算法。
此外，可以利用分而治之的思想，将大问题划分为多个小问题并行处理，充分利用多核处理器的计算能力。
三、内存管理的优化在处理大数据量时，内存管理是一个关键的问题。
合理使用内存，可以减少磁盘读写操作，提高程序的性能。
一方面，在读取数据时，可以采用内存映射的方式，将数据文件映射到内存中，避免频繁的磁盘读取操作。
另一方面，在程序设计中，可以注意内存的使用情况，避免内存泄漏或者过度分配内存的问题。
四、并行计算的优化对于大数据量的处理，利用并行计算的方式可以充分发挥多核处理器的计算能力，提高程序的性能。
可以使用多线程或者多进程的方式，将任务划分为多个子任务并行执行，提高程序的响应速度。
此外，可以利用分布式系统的能力，将大规模的数据分布在多台机器上进行处理，进一步提高程序的运行效率。
五、IO操作的优化在处理大数据量时，IO操作往往成为程序性能的瓶颈。
为了优化程序性能，可以通过以下方式进行IO操作的优化。
首先，可以采用批量读写的方式，减少频繁的IO操作，提高读写效率。
其次，可以合理选择合适的缓冲区大小，减少读取和写入的次数，提高IO的效率。
pagehelper 排序 子语句-概述说明以及解释
pagehelper 排序子语句-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分应该对pagehelper排序功能的主要内容进行简单介绍和概述。
下面是一种可能的表达方式：在当今互联网高速发展的时代，数据处理变得越来越重要。
对于处理大数据量的情况，我们通常需要对数据进行分页查询，并按照特定的字段进行排序。
然而，手动进行分页和排序操作可能会非常繁琐且低效。
为了解决这个问题，开发人员常常会使用一些辅助工具来简化这个过程。
其中，pagehelper是一个非常有用的工具，它可以帮助我们简化分页查询和排序的操作。
pagehelper是一个开源的分页插件，它能够与MyBatis等持久层框架完美集成，方便我们实现复杂的分页查询功能。
在本文中，我们将主要介绍和探讨pagehelper的排序功能。
排序功能是pagehelper的一个核心功能，它能够帮助我们对查询结果进行按照指定字段进行升序或降序排序。
通过使用pagehelper的排序功能，我们可以轻松地实现按照特定字段进行分页查询，并且能够根据自己的需求灵活定制排序规则。
接下来，我们将详细介绍pagehelper排序功能的使用方法，包括排序字段的设置、排序规则的选择等。
我们还将总结pagehelper排序功能的优势，并提供一些使用pagehelper进行排序时需要注意的事项。
通过阅读本文，你将能够全面了解pagehelper排序功能的使用和优势，掌握在实际项目中如何高效地利用pagehelper进行分页查询和排序的方法。
让我们一起来深入了解和探索pagehelper排序功能吧！1.2 文章结构文章采用以下结构展开对pagehelper排序子语句的介绍和使用方法。
1. 引言：对pagehelper排序子语句的概述，包括其作用和在项目开发中的重要性。
2. 正文：2.1 pagehelper的介绍和作用：详细介绍pagehelper是什么以及它在Java项目中的作用。
解释它是一个开源的MyBatis物理分页插件，能够在查询数据库时自动进行分页，并简化了分页实现的代码。
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本文将向您讲述诸多数据处理面试题以及方法的总结。
第一部分、十道海量数据处理面试题1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
此题，在我之前的一篇文章算法里头有所提到，当时给出的方案是：IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。
再详细介绍下此方案：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。
注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。
同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。
然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。
2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。
假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。
一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。
），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。
典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述。
文中，给出的最终算法是：第一步、先对这批海量数据预处理，在O（N）的时间内用Hash表完成排序；然后，第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。
即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。
因此，维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：O（N）+ N'*O（logK），（N为1000万，N’为300万）。
ok，更多，详情，请参考原文。
或者：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。
最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。
3、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。
方案：顺序读文件中，对于每个词x，取hash(x)%5000，然后按照该值存到5000个小文件（记为x0,x1,...x4999）中。
这样每个文件大概是200k左右。
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。
对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率（可以采用trie树/hash_map等），并取出出现频率最大的100个词（可以用含100个结点的最小堆），并把100个词及相应的频率存入文件，这样又得到了5000个文件。
下一步就是把这5000个文件进行归并（类似与归并排序）的过程了。
4、有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。
要求你按照query的频度排序。
还是典型的TOP K算法，解决方案如下：方案1：顺序读取10个文件，按照hash(query)%10的结果将query写入到另外10个文件（记为）中。
这样新生成的文件每个的大小大约也1G（假设hash函数是随机的）。
找一台内存在2G左右的机器，依次对用hash_map(query, query_count)来统计每个query出现的次数。
利用快速/堆/归并排序按照出现次数进行排序。
将排序好的query和对应的query_cout输出到文件中。
这样得到了10个排好序的文件（记为）。
对这10个文件进行归并排序（内排序与外排序相结合）。
方案2：一般query的总量是有限的，只是重复的次数比较多而已，可能对于所有的query，一次性就可以加入到内存了。
这样，我们就可以采用trie树/hash_map等直接来统计每个query出现的次数，然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了。
方案3：与方案1类似，但在做完hash，分成多个文件后，可以交给多个文件来处理，采用分布式的架构来处理（比如MapReduce），最后再进行合并。
5、给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？方案1：可以估计每个文件安的大小为5G×64=320G，远远大于内存限制的4G。
所以不可能将其完全加载到内存中处理。
考虑采取分而治之的方法。
遍历文件a，对每个url求取hash(url)%1000，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为a0,a1,...,a999）中。
这样每个小文件的大约为300M。
遍历文件b，采取和a相同的方式将url分别存储到1000小文件（记为b0,b1,...,b999）。
这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小文件（a0vsb0,a1vsb1,...,a999vsb999）中，不对应的小文件不可能有相同的url。
然后我们只要求出1000对小文件中相同的url即可。
求每对小文件中相同的url时，可以把其中一个小文件的url存储到hash_set中。
然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。
方案2：如果允许有一定的错误率，可以使用Bloom filter，4G内存大概可以表示340亿bit。
将其中一个文件中的url使用Bloom filter映射为这340亿bit，然后挨个读取另外一个文件的url，检查是否与Bloom filter，如果是，那么该url应该是共同的url（注意会有一定的错误率）。
Bloom filter日后会在本BLOG内详细阐述。
6、在2.5亿个整数中找出不重复的整数，注，内存不足以容纳这2.5亿个整数。
方案1：采用2-Bitmap（每个数分配2bit，00表示不存在，01表示出现一次，10表示多次，11无意义）进行，共需内存内存，还可以接受。
然后扫描这2.5亿个整数，查看Bitmap中相对应位，如果是00变01，01变10，10保持不变。
所描完事后，查看bitmap，把对应位是01的整数输出即可。
方案2：也可采用与第1题类似的方法，进行划分小文件的方法。
然后在小文件中找出不重复的整数，并排序。
然后再进行归并，注意去除重复的元素。
7、腾讯面试题：给40亿个不重复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中？与上第6题类似，我的第一反应时快速排序+二分查找。
以下是其它更好的方法：方案1：oo，申请512M的内存，一个bit位代表一个unsigned int值。
读入40亿个数，设置相应的bit位，读入要查询的数，查看相应bit位是否为1，为1表示存在，为0表示不存在。
dizengrong：方案2：这个问题在《编程珠玑》里有很好的描述，大家可以参考下面的思路，探讨一下：又因为2^32为40亿多，所以给定一个数可能在，也可能不在其中；这里我们把40亿个数中的每一个用32位的二进制来表示假设这40亿个数开始放在一个文件中。
然后将这40亿个数分成两类: 1.最高位为0 2.最高位为1 并将这两类分别写入到两个文件中，其中一个文件中数的个数<=20亿，而另一个>=20亿（这相当于折半了）；与要查找的数的最高位比较并接着进入相应的文件再查找再然后把这个文件为又分成两类: 1.次最高位为0 2.次最高位为1并将这两类分别写入到两个文件中，其中一个文件中数的个数<=10亿，而另一个>=10亿（这相当于折半了）；与要查找的数的次最高位比较并接着进入相应的文件再查找。
....... 以此类推，就可以找到了,而且时间复杂度为O(logn)，方案2完。
附：这里，再简单介绍下，位图方法：使用位图法判断整形数组是否存在重复判断集合中存在重复是常见编程任务之一，当集合中数据量比较大时我们通常希望少进行几次扫描，这时双重循环法就不可取了。
位图法比较适合于这种情况，它的做法是按照集合中最大元素max创建一个长度为max+1的新数组，然后再次扫描原数组，遇到几就给新数组的第几位置上1，如遇到5就给新数组的第六个元素置1，这样下次再遇到5想置位时发现新数组的第六个元素已经是1了，这说明这次的数据肯定和以前的数据存在着重复。
这种给新数组初始化时置零其后置一的做法类似于位图的处理方法故称位图法。
它的运算次数最坏的情况为2N。
如果已知数组的最大值即能事先给新数组定长的话效率还能提高一倍。
8、怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个？方案1：先做hash，然后求模映射为小文件，求出每个小文件中重复次数最多的一个，并记录重复次数。
然后找出上一步求出的数据中重复次数最多的一个就是所求（具体参考前面的题）。
9、上千万或上亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的钱N个数据。
方案1：上千万或上亿的数据，现在的机器的内存应该能存下。
所以考虑采用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计次数。
然后就是取出前N个出现次数最多的数据了，可以用第2题提到的堆机制完成。
10、一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前10个词，请给出思想，给出时间复杂度分析。
方案1：这题是考虑时间效率。
用trie树统计每个词出现的次数，时间复杂度是O(n*le)（le表示单词的平准长度）。
然后是找出出现最频繁的前10个词，可以用堆来实现，前面的题中已经讲到了，时间复杂度是O(n*lg10)。
所以总的时间复杂度，是O(n*le)与O(n*lg10)中较大的哪一个。
附、100w个数中找出最大的100个数。
方案1：在前面的题中，我们已经提到了，用一个含100个元素的最小堆完成。
复杂度为O(100w*lg100)。
方案2：采用快速排序的思想，每次分割之后只考虑比轴大的一部分，知道比轴大的一部分在比100多的时候，采用传统排序算法排序，取前100个。
复杂度为O(100w*100)。
方案3：采用局部淘汰法。
选取前100个元素，并排序，记为序列L。
然后一次扫描剩余的元素x，与排好序的100个元素中最小的元素比，如果比这个最小的要大，那么把这个最小的元素删除，并把x利用插入排序的思想，插入到序列L中。
依次循环，知道扫描了所有的元素。
复杂度为O(100w*100)。
第二部分、十个海量数据处理方法大总结ok，看了上面这么多的面试题，是否有点头晕。
是的，需要一个总结。
接下来，本文将简单总结下一些处理海量数据问题的常见方法。
下面的方法全部来自/yanxionglu/blog/博客，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。