在海量数据集上实现自动完成,可以使用以下方法:
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一般而言,标题含有“秒杀”,“99%”,“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌,但进一步来讲,如果读者读罢此文,却无任何收获,那么,我也甘愿背负这样的罪名,:-),同时,此文可以看做是对这篇文章:十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。
在我们平常的生活工作中,百度、谷歌这些搜索网站已经成为了我们受教解惑的学校,俗话说得好,“有问题找度娘”。那么百度是如何在海量数据中找到自己需要的数据呢?为什么它搜索的速度如此之快?我们都知道是因为百度的搜索引擎,那么搜索引擎到底是个什么东西呢?可能有的程序员会想到es,但是es并不能代表搜索引擎,它只是其中的一种工具,不过这种工具确实好用,效率很高。
十道海量数据处理面试题与十个方法总结 一、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
如今互联网产生的数据量已经达到PB级别,如何在数据量不断增大的情况下,依然保证快速的检索或者更新数据,是我们面临的问题。所谓海量数据处理,是指基于海量数据的存储、处理和操作等。因为数据量太大无法在短时间迅速解决,或者不能一次性读入内存中。
这是一个算法题目合集,题目是我从网络和书籍之中整理而来,部分题目已经做了思路整理。问题分类包括:
本文将简单总结下一些处理海量数据问题的常见方法。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,欢迎讨论。
本文将介绍10种处理海量数据问题的常见方法,也可以说是对海量数据的处理方法进行一个简单的总结,希望对你有帮助。
全文行文是基于面试题的分析基础之上的,具体实践过程中,还是得具体情况具体分析,且各个场景下需要考虑的细节也远比本文所描述的任何一种解决方法复杂得多。
Trie 树,也叫“字典树”。顾名思义,它是一个树形结构。它是一种专门处理字符串匹配的数据结构,用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题。
人类自诞生以来就伴随着各种信息的生产和获取,如今这个信息爆炸的 DT 时代,人们更是被各种信息所包围。我们知道,人获取信息的方式主要有被动获取和主动获取两种,其中被动获取就是推荐的方式、主动获取就是搜索的方式。 获取信息是人类认知世界、生存发展的刚需,搜索就是最明确的一种方式,其体现的动作就是“出去找”,找食物、找地点等,到了互联网时代,搜索引擎(Search Engine)就是满足找信息这个需求的最好工具,你输入想要找的内容(即在搜索框里输入查询词,或称为 Query),搜索引擎快速的给你最好的结果,
01 — 搜索基本过程 对于网页搜索,传统的过程可以理解为:用户提交POST,搜索引擎返回RESPONSE。最开始的搜索过程,用户基本上是提供关键词,然后搜索引擎进行字符串匹配,给出一些含有这些关键词的候选集网页candidates,然后采用rank模型进行排序,将得分最高的网页靠前显示给用户(当然,某些给了钱做广告的网页就是例外了)。 然而,现在的用户搜索越来越口语化和知识化,搜索引擎慢慢也向QA(问答系统)进行转变,不再仅仅是字符串匹配的过程了。例如用户搜索“刘德华”的妻子这个问题,搜
搜索引擎通常检索的场景是:给定几个关键词,找出包含关键词的文档。 怎么快速找到包含某个关键词的文档就成为搜索的关键。这里我们借助单词——文档矩阵模型, 通过这个模型我们可以很方便知道某篇文档包含哪些关键词,某个关键词被哪些文档所包含。 单词-文档矩阵的具体数据结构可以是倒排索引、签名文件、后缀树等。
作者 | Angel_Kitty ➤1. Bloom Filter 【Bloom Filter】 Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在。如果判断元素存在集合中, 有一定的概率判断错误。因此,Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场
| 导语 字符串匹配算法通常分为两个步骤:预处理(Preprocessing)和匹配(Matching)。所以算法的总运行时间为预处理和匹配的时间的总和。 1.明确你的目标是算法选择最重要的事 文本匹配算法有很多,按照匹配模式串的个数,通常分为单模匹配和多模匹配,根据匹配的精确程度,可以分为精确匹配和模糊匹配。 无论是单模还是多模,精确抑或模糊,都是由最简单的暴力匹配算法作为基础,通过一点点微小进步,缓慢的优化拓展出来的,一系列基于特定数据结构的算法集合。除了作为字符串匹配算法之源头的暴力匹配算法外,其余
中文分词是中文自然语言处理的一个非常重要的组成部分,在学界和工业界都有比较长时间的研究历史,也有一些比较成熟的解决方案
一个具有层级结构的数据,实现这个功能非常容易,因为这个结构和组件的结构是一致的,递归遍历就可以了。
关键词:算法、自然语言处理(NLP)、图像处理、语音识别、机器学习 正文: 转眼间就到了找工作的阶段,这是我参加的第一个面试,无论结果如何我都受益匪浅。 一. 面试起因 说起参加阿里巴巴这次内推过
转眼间就到了找工作的阶段,这是我参加的第一个面试,无论结果如何我都受益匪浅。 一. 面试起因 说起参加阿里巴巴这次内推过程挺有意思的,起因是我写了一篇关于知识图谱的文章:知识图谱相关会议之观后感分享与学习总结,然后有位大哥发私信给我,希望以后多交流并交换了联系方式。后来我们通过QQ成为来了好友,当看到我QQ头像时他惊了个呆(如下图)。在简单交流之后他问我:“在哪里高就?”我说:“今年正准备找工作,研一刚完。”他说:“你想试试淘宝内推吗?”我说:“好啊!” 就这样我参加了我人
说起参加阿里巴巴这次内推过程挺有意思的,起因是我写了一篇关于知识图谱的文章:知识图谱相关会议之观后感分享与学习总结,然后有位大哥发私信给我,希望以后多交流并交换了联系方式。后来我们通过QQ成为来了好友,当看到我QQ头像时他惊了个呆(如下图)。在简单交流之后他问我:“在哪里高就?”我说:“今年正准备找工作,研一刚完。”他说:“你想试试淘宝内推吗?”我说:“好啊!”
2.索引技术 索引是关系型数据库里的重要概念。总的来说,索引就是拿空间换时间。数据库技术和大数据技术会有一个融合的过程,除了前面讲到的B数索引、Hash索引等,还有倒排索引、MinMax索引、BitSet索引、MDK索引等。 大数据的核心是“大”,大数据索引和传统索引最主要的不同考虑点也是数据量的级别增大后索引本身也会变得很大。传统的B树索引是一个全局索引,数据量增大后,可能一台物理机的内存根本无法装下索引本身,每次插入之后,索引更新的代价会大到无法接受。索引本身的分布式需要充分考虑。 另外一个变化就是很多
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