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批量处理数据的技巧与方法数据处理在现代社会中变得越来越重要，随着技术的不断发展，批量处理数据的需求也越来越多。
本文将介绍一些常用的技巧和方法，帮助读者高效地处理大量数据。
一、数据清洗与预处理数据清洗是数据分析的第一步，它涉及到去除异常值、填补缺失值、数据重复处理等操作。
以下是一些常用的数据清洗方法：1. 异常值处理：通过统计分析方法或使用箱线图等可视化工具，识别出数据中的异常值，将其视为异常数据并进行处理，可以剔除或进行修正。
2. 缺失值处理：对于有缺失值的数据，可以选择删除这些数据、使用均值或中位数进行填补，或者使用插值法进行估计。
3. 数据重复处理：检查重复数据并进行去重操作，确保数据的唯一性。
二、分析与建模在完成数据清洗和预处理之后，需要进行进一步的数据分析与建模。
以下是一些常用的技巧与方法：1. 描述性统计分析：通过计算数据的均值、标准差、最大值、最小值等指标，对数据的分布和基本特征进行描述，帮助了解数据的整体情况。
2. 数据可视化：使用图表、图形等可视化工具，将数据转化为视觉化的形式，更直观地展示数据的分布和趋势，帮助发现数据中的规律和关系。
3. 机器学习算法：利用机器学习算法对数据进行建模和预测，包括监督学习、无监督学习和半监督学习等方法，帮助进行数据分类、聚类、回归分析等任务。
三、数据处理工具与编程语言为了高效地处理大量数据，选择合适的数据处理工具和编程语言非常重要。
以下是一些常用的工具和语言：1. Excel：对于小规模的数据处理需求，Excel是一款功能强大的电子表格软件，它提供了各种数据处理和分析功能，易于上手和使用。
2. Python：Python是一种通用的编程语言，拥有丰富的数据处理和分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，它们提供了很多常用的数据处理功能和数据可视化工具。
3. R语言：R语言是专门用于数据分析和统计建模的语言，拥有众多的扩展包和库，提供了丰富的统计分析方法和绘图功能。
处理大量数据时的优化技巧在处理大量数据时，优化技巧至关重要。
大量数据处理不仅需要高效的算法和数据结构，还需要考虑到内存、磁盘IO等方面的资源消耗。
以下是一些优化技巧，可以帮助您更高效地处理大量数据：1. 使用合适的数据结构：在处理大量数据时，选择合适的数据结构至关重要。
例如，如果需要频繁地插入、删除元素，可以选择使用链表或树结构；如果需要快速查找元素，可以选择使用哈希表或二叉搜索树。
根据具体的需求选择合适的数据结构，可以提高数据处理的效率。
2. 分批处理数据：当面临大量数据时，可以将数据分成多个批次进行处理，而不是一次性处理所有数据。
这样不仅可以减少内存占用，还可以降低数据处理的复杂度。
可以使用分治算法或者MapReduce等技术来分批处理数据。
3. 避免不必要的数据拷贝：在处理大量数据时，尽量避免不必要的数据拷贝操作。
将数据在内存中直接进行操作，而不是频繁地进行数据拷贝，可以减少内存和CPU的开销。
4. 使用合适的缓存策略：在处理大量数据时，可以考虑使用缓存来提高数据处理的效率。
使用LRU（最近最少使用）或LFU（最不常用）等缓存策略，可以减少数据访问的时间和IO操作。
5. 并行化处理数据：利用多线程或分布式计算框架来并行处理大量数据，可以提高数据处理的速度和效率。
但要注意避免线程安全等并发问题。
6. 压缩数据：对于大量数据，可以考虑对数据进行压缩存储，可以减少磁盘空间的占用，提高数据读写的速度。
7. 数据预处理：在处理大量数据之前，可以对数据进行预处理，筛选出不必要的数据或进行数据清洗等操作，可以提高后续数据处理的效率。
总之，处理大量数据时的优化技巧包括选择合适的数据结构、分批处理数据、避免不必要的数据拷贝、使用缓存策略、并行化处理数据、压缩数据和数据预处理等方面。
通过合理应用这些技巧，可以更高效地处理大量数据，提高数据处理的速度和效率。
海量数据的高效存储与处理方法总结随着科技的快速发展和互联网的普及，我们生活中产生的数据量呈现出爆炸性增长的趋势。
这些海量数据对于企业、科研机构以及个人来说，都是一种宝贵的财富。
然而，如何高效地存储和处理这些海量数据成为了亟待解决的难题。
本文将总结一些海量数据的高效存储与处理方法，希望能为读者提供有价值的参考和指导。
一、高效存储方法1. 分布式文件系统（DFS）分布式文件系统是针对海量数据存储问题提出的一种解决方案。
它将海量数据切分成多个小文件，并存储在不同的物理设备上。
通过这种方式，可以充分利用多台机器的存储能力，提高整体的存储效率。
分布式文件系统具有高可用性、高可靠性和高性能的特点，常用的分布式文件系统包括Hadoop Distributed File System （HDFS）和Google File System（GFS）等。
2. NoSQL数据库NoSQL数据库是非关系型数据库的一种，相对传统的关系型数据库具有更好的可扩展性和高性能。
它们适用于存储和处理海量数据，能够实现数据的快速读写和高并发访问。
常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra和Redis等，它们采用键值对、文档存储或列族存储等方式，提供了灵活的数据模型和丰富的查询功能。
3. 数据压缩技术海量数据的存储离不开对数据进行压缩的技术支持。
数据压缩可以减少存储空间的占用，提高存储效率。
目前，常用的数据压缩算法包括Lempel-Ziv-Welch（LZW）算法、Gzip和Snappy等。
这些算法具有压缩率高、压缩速度快的优点，可以实现对海量数据的高效存储。
二、高效处理方法1. 并行计算并行计算是一种常用的处理海量数据的方法。
它通过将任务分解成多个子任务，并分配给不同的处理器或计算节点进行并行计算，从而加快数据处理的速度。
常见的并行计算框架包括MapReduce、Spark和MPI等。
它们能够将数据分布式地处理在各个计算节点上，充分利用计算资源，提高数据处理的效率。
银行工作中如何处理大量数据的整理与分析银行作为金融行业的重要组成部分，每天都会处理大量的数据。
如何高效地整理和分析这些数据，成为了银行工作中的重要课题。
本文将从数据整理和数据分析两个方面，探讨银行工作中如何处理大量数据，以提升工作效率和决策能力。
一、数据整理在银行工作中，数据整理是处理大量数据的第一步，它决定了后续分析的质量和准确性。
以下是一些常用的数据整理方法：1. 数据收集：银行需要从不同的渠道收集各类数据，包括客户信息、交易数据、市场数据等。
收集数据时需要确保数据来源准确可靠，并采用标准的数据采集流程。
2. 数据清洗：收集到的数据可能存在缺失值、错误值或冗余值，需要进行数据清洗。
清洗过程包括删除重复数据、填补缺失值、修正错误值等，以确保数据的完整性和准确性。
3. 数据标准化：银行工作中会涉及到各种不同格式和单位的数据，为了方便后续的比较和分析，需要对数据进行标准化处理。
标准化可以包括单位统一、日期格式统一、分类命名统一等，以提高数据的可比性和可读性。
4. 数据存储：为了方便数据的管理和使用，银行需要建立数据库或数据仓库来存储整理后的数据。
在存储数据时需要考虑数据的安全性、可扩展性和易用性等因素。
二、数据分析数据整理完成后，银行工作中需要进行数据分析，以发现潜在的规律和趋势，并做出相应的决策。
以下是一些常用的数据分析方法：1. 描述性统计：描述性统计是对数据进行整体描述和概括的方法，包括计算均值、中位数、众数、标准差等指标，以直观地了解数据的分布和变化情况。
2. 数据可视化：数据可视化是将数据以图表的形式展现出来，以便更直观地观察和理解数据。
常用的数据可视化方法包括柱状图、折线图、饼图、散点图等，通过图表可以更容易地识别数据中的模式和异常。
3. 数据挖掘：数据挖掘是从大量的数据中发掘出有用的信息和规律的方法。
银行可以通过数据挖掘技术来进行客户分类、风险预测、欺诈检测等，从而提高业务效益和降低风险。
有效整理与呈现大量数据的方法一、数据整理的重要性数据在现代社会中扮演着至关重要的角色，它是决策和业务发展的基础。
然而，随着信息爆炸的时代，我们面临的挑战是如何有效地整理和呈现大量的数据。
本文将探讨一些方法和技巧，以帮助我们更好地应对这一问题。
二、数据清洗与处理在整理数据之前，首先需要进行数据清洗与处理。
这是为了去除错误、重复或不完整的数据，以确保数据的准确性和可靠性。
常用的数据清洗工具包括Excel、Python和SQL等。
通过使用这些工具，我们可以轻松地找出无效数据并进行删除、修改或替换操作。
三、数据分类与整合对于大量的数据，分类和整合是数据整理的关键步骤。
通过将数据按照一定的分类标准分组，可以让我们更加清晰地理解数据的特征和规律。
例如，对于销售数据，可以按照日期、地区、产品等进行分类。
同时，通过整合不同来源的数据，可以生成更全面和准确的信息，为我们的决策提供更可靠的依据。
四、数据可视化的利用大量的数据如果以纯文本的形式呈现，可能会让人感到枯燥乏味且难以理解。
因此，数据可视化是一个非常有用的工具，可以将抽象的数据转化为直观、易于理解的图表、图像或图形。
常见的数据可视化工具包括Tableau、D3.js和matplotlib 等。
通过合理地利用这些工具，我们可以将数据变得更加生动有趣，有助于我们更好地分析和理解数据。
五、数据分析与挖掘方法数据挖掘是指从大量的数据中发现未知的知识和信息。
通过利用数据挖掘的方法，我们可以深入挖掘数据背后的意义和规律，并做出更明智的决策。
常见的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘和时序模型等。
通过运用这些方法，我们可以更好地理解数据背后的故事，并从中提炼出有价值的信息。
六、大数据处理的挑战与解决随着互联网和社交媒体的兴起，我们正面临着大数据处理的巨大挑战。
大数据的特点是数据量大、速度快、种类多。
在面对这一挑战时，我们需要寻求解决方案来更好地处理大数据。
云计算、分布式计算和高性能计算等技术可以帮助我们加快处理速度和提高计算效率。
高效处理大数据的四种方法随着科技的不断发展和数据的爆炸增长，大数据已经成为了人们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，高效处理大数据却是一个复杂的挑战。
在本文中，我将介绍四种高效处理大数据的方法，以帮助读者更好地处理和分析海量的数据。
方法一：并行计算并行计算是一种将大数据划分为多个小任务并同时处理的方法。
采用并行计算的好处是能够同时利用多个处理器或计算机资源，提高处理数据的速度和效率。
在并行计算中，常用的技术包括分布式系统、多线程编程和图形处理器（GPU）等。
通过将大数据分割为多个小部分，并由多个处理单元同时处理，能够减少数据的传输和计算时间，从而提高了大数据的处理速度和效率。
方法二：数据压缩数据压缩是一种通过减少数据占用的存储空间以提高处理速度和效率的方法。
当处理大规模的数据时，数据压缩可以减少物理存储介质的开销，并提高数据的传输速度。
常用的数据压缩算法包括哈夫曼编码、Lempel-Ziv-Welch（LZW）编码和差分编码等。
通过选择合适的压缩算法和参数，可以大幅度减少存储空间和传输时间，使得大数据的处理更加高效。
方法三：分布式存储和计算分布式存储和计算是一种将大数据分散存储在多个节点上，并通过并行计算的方式对数据进行处理的方法。
在分布式系统中，数据通常存储在多个节点上，并由多个计算节点同时进行计算。
这种方式可以充分利用集群系统的资源，并实现数据的快速处理。
常见的分布式存储和计算框架包括Hadoop和Spark等。
通过使用这些框架，可以将大数据分布式存储和并行处理，从而提高数据处理的速度和效率。
方法四：增量计算增量计算是一种将大数据划分为小批次，并逐步处理的方法。
通过将大数据分成多个小批次，并逐一处理每个批次，可以降低计算和存储的复杂性，提高处理效率。
在增量计算中，常用的技术包括流处理和迭代计算等。
通过增量计算，可以高效处理大数据，并及时获取计算结果，满足实时业务需求。
综上所述，高效处理大数据是一个复杂的问题，但我们可以采用并行计算、数据压缩、分布式存储和计算以及增量计算等四种方法来提高处理大数据的速度和效率。
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 google 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。
1.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。
大数据的处理方法
大数据的处理方法主要有以下几种：
1. 批处理：批处理是指将数据一次性加载到内存中，通过并行处理来提高效率。
这种方法适用于有固定的数据集和处理流程的场景，如数据仓库的构建和离线分析。
2. 流式处理：流式处理是指实时处理数据流，可以逐条处理数据并立即输出结果。
这种方法适用于需要实时处理数据的场景，如实时监控和实时风控。
3. 增量处理：增量处理是指对已有数据集进行增量更新，只处理新增或更新的数据。
这种方法适用于需要对数据进行持续更新和追踪的场景，如实时推荐和个性化推送。
4. 并行处理：并行处理是指将数据分成多个部分，通过并行计算来提高处理速度。
这种方法适用于大规模数据集的处理，如分布式计算和分布式机器学习。
5. 分布式存储和计算：分布式存储和计算是将数据和计算任务分布在多个节点上进行处理。
这种方法能够提高数据的存储和计算能力，同时也提高了系统的可靠性和容错性。
综合运用以上方法，可以根据不同的业务需求和数据特点选择合适的处理方法，
来提高大数据的处理效率和价值。
大数据处理方法随着数字化时代的到来，大量的数据被产生和收集，如何高效地处理这些数据成为许多企业面临的难题。
本文将介绍10种常用的大数据处理方法，并对其进行详细描述。
1. 批处理（Batch processing）批处理是一种基于离线的大数据处理方法，通过将大数据分成一定大小的数据块，在离线状态下进行处理和分析，并将结果存储在数据库中。
这种方法适用于数据量较大且时间要求不紧的处理任务。
2. 流式处理（Streaming processing）流式处理是一种实时的大数据处理方法，通过对数据流实时地进行分析和处理，并将处理结果输出到目标系统中。
这种方法适用于数据量较小且时间要求紧的处理任务。
3. MapReduceMapReduce是一种分布式计算框架，它将大数据分成一定大小的数据块，在由多个计算节点并行处理，最终将结果合并输出。
该方法适用于需要快速处理和分析大数据的任务。
4. HadoopHadoop是一种分布式存储和计算框架，它通过分布式存储和计算方式实现高效地处理大数据。
Hadoop主要包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce两个部分。
5. SparkSpark是一种快速的大数据处理框架，其内置的计算引擎可以完成类似于MapReduce 的分布式计算任务，同时还支持流式处理等功能，其对于数据持久性、并行度和易用性等方面的优化也使其成为了流行的大数据处理框架之一。
6. SQL处理SQL处理是一种基于结构化查询语言的大数据处理方法，通过SQL语句对大数据进行处理和分析。
该方法适用于需要进行数据模型建立和数据挖掘的任务。
7. NoSQL处理NoSQL处理是一种基于非关系型数据库的大数据处理方法，其特点是支持高并发、高可扩展性和高性能，适用于需要处理非结构化数据的任务。
8. 数据仓库（Data Warehouse）数据仓库是一种存储和管理大量结构化数据的系统，主要用于数据分析和决策支持。
会计信息处理如何高效准确地处理大量数据在当今信息爆炸的时代，大量数据的处理对于会计信息处理至关重要。
如何高效准确地处理大量数据已经成为企业和个人在会计工作中面临的一个重要挑战。
本文将探讨一些方法和工具，以提高会计信息处理的效率和准确性。
一、自动化处理对于大量的数据处理，人工处理已经无法满足需求。
自动化处理是提高会计信息处理效率的重要手段。
通过使用合适的会计软件和工具，可以大大减少人工处理的时间和错误率。
这些软件和工具可以帮助自动导入数据、自动计算和分析数据，大大提高数据处理的效率和准确性。
二、数据集成和规范化在处理大量数据时，数据集成和规范化是确保数据准确性的重要步骤。
数据集成是将来自不同来源的数据整合到一个统一的数据集中，以便更方便地进行分析和处理。
规范化是将数据按照一定的规则和格式进行组织，以确保数据的一致性和准确性。
三、数据存储和备份大量数据处理需要一个高效的数据存储和备份系统。
选择合适的存储方案和备份策略，可以确保数据的安全性和可靠性。
将数据存储在可靠的云服务器或网络硬盘上，并定期进行备份，以防止数据丢失和损坏。
四、数据分析和报告大量数据处理的目的是为了提取有用的信息并进行分析。
通过使用数据分析工具，可以对大量数据进行深入的挖掘和分析，以发现潜在的业务机会和风险。
同时，及时生成准确的报告可以帮助决策者做出正确的决策。
五、培训和学习在会计信息处理中，定期进行培训和学习是提高处理大量数据的效率和准确性的重要途径。
随着技术的不断更新和变化，会计人员需要不断提升自己的技能，学习新的工具和方法，以适应信息处理的需求。
六、数据安全和隐私在处理大量数据时，数据安全和隐私是一个重要的考虑因素。
确保数据的安全性和隐私性，可以采取一些措施，如加密数据、建立权限控制和访问控制等，以防止数据被非法获取和滥用。
结论在信息化的时代，会计信息处理面临着处理大量数据的挑战。
通过自动化处理、数据集成和规范化、数据存储和备份、数据分析和报告、培训和学习以及数据安全和隐私等措施，可以提高会计信息处理的效率和准确性。
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 google 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。
1.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。
Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。
Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。
SBF采用counter 中的最小值来近似表示元素的出现频率。
问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。
如果是三个乃至n个文件呢？根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。
现在可用的是340亿，相差并不多，这样可能会使出错率上升些。
另外如果这些urlip是一一对应的，就可以转换成ip，则大大简单了。
2.Hashing适用范围：快速查找，删除的基本数据结构，通常需要总数据量可以放入内存基本原理及要点：hash函数选择，针对字符串，整数，排列，具体相应的hash方法。
碰撞处理，一种是open hashing，也称为拉链法；另一种就是closed hashing，也称开地址法，opened addressing。
扩展：d-left hashing中的d是多个的意思，我们先简化这个问题，看一看2-left hashing。
2-left hashing 指的是将一个哈希表分成长度相等的两半，分别叫做T1和T2，给T1和T2分别配备一个哈希函数，h1和h2。
在存储一个新的key时，同时用两个哈希函数进行计算，得出两个地址h1[key]和h2[key]。
这时需要检查T1中的h1[key]位置和T2中的h2[key]位置，哪一个位置已经存储的（有碰撞的）key 比较多，然后将新key存储在负载少的位置。
如果两边一样多，比如两个位置都为空或者都存储了一个key，就把新key 存储在左边的T1子表中，2-left也由此而来。
在查找一个key时，必须进行两次hash，同时查找两个位置。
问题实例：1).海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
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。
3.bit-map适用范围：可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说数据范围是int的10倍以下基本原理及要点：使用bit数组来表示某些元素是否存在，比如8位电话号码扩展：bloom filter可以看做是对bit-map的扩展问题实例：1)已知某个文件内包含一些电话号码，每个号码为8位数字，统计不同号码的个数。
8位最多99 999 999，大概需要99m个bit，大概10几m字节的内存即可。
2)2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。
将bit-map扩展一下，用2bit表示一个数即可，0表示未出现，1表示出现一次，2表示出现2次及以上。
或者我们不用2bit来进行表示，我们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map。
4.堆适用范围：海量数据前n大，并且n比较小，堆可以放入内存基本原理及要点：最大堆求前n小，最小堆求前n大。
方法，比如求前n小，我们比较当前元素与最大堆里的最大元素，如果它小于最大元素，则应该替换那个最大元素。
这样最后得到的n个元素就是最小的n个。
适合大数据量，求前n小，n的大小比较小的情况，这样可以扫描一遍即可得到所有的前n元素，效率很高。
扩展：双堆，一个最大堆与一个最小堆结合，可以用来维护中位数。
问题实例：1)100w个数中找最大的前100个数。
用一个100个元素大小的最小堆即可。
5.双层桶划分适用范围：第k大，中位数，不重复或重复的数字基本原理及要点：因为元素范围很大，不能利用直接寻址表，所以通过多次划分，逐步确定范围，然后最后在一个可以接受的范围内进行。
可以通过多次缩小，双层只是一个例子。
扩展：问题实例：1).2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。
有点像鸽巢原理，整数个数为2^32,也就是，我们可以将这2^32个数，划分为2^8个区域(比如用单个文件代表一个区域)，然后将数据分离到不同的区域，然后不同的区域在利用bitmap就可以直接解决了。
也就是说只要有足够的磁盘空间，就可以很方便的解决。
2).5亿个int找它们的中位数。
这个例子比上面那个更明显。
首先我们将int划分为2^16个区域，然后读取数据统计落到各个区域里的数的个数，之后我们根据统计结果就可以判断中位数落到那个区域，同时知道这个区域中的第几大数刚好是中位数。
然后第二次扫描我们只统计落在这个区域中的那些数就可以了。
实际上，如果不是int是int64，我们可以经过3次这样的划分即可降低到可以接受的程度。
即可以先将int64分成2^24个区域，然后确定区域的第几大数，在将该区域分成2^20个子区域，然后确定是子区域的第几大数，然后子区域里的数的个数只有2^20，就可以直接利用direct addr table进行统计了。
6.数据库索引适用范围：大数据量的增删改查基本原理及要点：利用数据的设计实现方法，对海量数据的增删改查进行处理。
扩展：问题实例：7.倒排索引(Inverted index)适用范围：搜索引擎，关键字查询基本原理及要点：为何叫倒排索引？一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。
以英文为例，下面是要被索引的文本：T0 = "it is what it is"T1 = "what is it"T2 = "it is a banana"我们就能得到下面的反向文件索引："a": {2}"banana": {2}"is": {0, 1, 2}"it": {0, 1, 2}"what": {0, 1}检索的条件"what", "is" 和"it" 将对应集合的交集。
正向索引开发出来用来存储每个文档的单词的列表。
正向索引的查询往往满足每个文档有序频繁的全文查询和每个单词在校验文档中的验证这样的查询。
在正向索引中，文档占据了中心的位置，每个文档指向了一个它所包含的索引项的序列。
也就是说文档指向了它包含的那些单词，而反向索引则是单词指向了包含它的文档，很容易看到这个反向的关系。
扩展：问题实例：文档检索系统，查询那些文件包含了某单词，比如常见的学术论文的关键字搜索。
8.外排序适用范围：大数据的排序，去重基本原理及要点：外排序的归并方法，置换选择败者树原理，最优归并树扩展：问题实例：1).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个字节，内存限制大小是1M。
返回频数最高的100个词。
这个数据具有很明显的特点，词的大小为16个字节，但是内存只有1m做hash有些不够，所以可以用来排序。
内存可以当输入缓冲区使用。
9.trie树适用范围：数据量大，重复多，但是数据种类小可以放入内存基本原理及要点：实现方式，节点孩子的表示方式扩展：压缩实现。
问题实例：1).有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行都存放的是用户的query，每个文件的query都可能重复。
要你按照query的频度排序。
2).1000万字符串，其中有些是相同的(重复),需要把重复的全部去掉，保留没有重复的字符串。
请问怎么设计和实现？3).寻找热门查询：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，每个不超过255字节。
10.分布式处理mapreduce适用范围：数据量大，但是数据种类小可以放入内存基本原理及要点：将数据交给不同的机器去处理，数据划分，结果归约。
扩展：问题实例：1).The canonical example application of MapReduce is a process to count the appearances ofeach different word in a set of documents:void map(String name, String document):// name: document name// document: document contentsfor each word w in document:EmitIntermediate(w, 1);void reduce(String word, Iterator partialCounts):// key: a word// values: a list of aggregated partial countsint result = 0;for each v in partialCounts:result += ParseInt(v);Emit(result);Here, each document is split in words, and each word is counted initially with a "1" value bythe Map function, using the word as the result key. The framework puts together all the pairswith the same key and feeds them to the same call to Reduce, thus this function just needs tosum all of its input values to find the total appearances of that word.2).海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10。
