海量数据处理
海量数据，不能一次加载到内存中
- 海量数据topK(最大和最小k个数)，第k大，第k小的数
- 海量数据判断一个整数是否存在其中
- 海量数据找出不重复的数字
- 找出A,B两个海量url文件中共同的url
- 10亿搜索关键词中热度最高的k个
海量数据topK
最大K使用最小堆，最小K使用最大堆，这里以最大K为例
- 海量数据hash分块
- 维护最小堆的K个数据的数据容器
- 堆中数据是topK大的数据，堆顶的数据是第K大数据
- 先将海量数据hash再取模m，分成m个小文件，hash(num)%m，也可以直接取模
- 在每个小文件中维护K个数据的最小堆，堆顶是当前堆中的最小值
- 遍历每个小文件中剩余的数据，与堆顶的数据进行比较，更新最小堆中的数据
- 生成m * K个数据，然后对这些数据再进行排序，或者再次通过维护最小堆
变形
- 第K大不只是topK，此时堆顶数据即是
- 只求最大或最小
- 海量数据不仅仅是整数，也可以是字符串
- 海量数据按照出现的次数或者频率排序，topK
- 海量数据按照出现的次数或者频率排序，topK
- 先将海量数据hash再取模m，分成m个小文件，hash(num)%m
- 扫描每个小文件的数据，通过hash_map建立值和频率的键值对
- 以出现的频率维护最小堆的K个数据的数据容器
- 遍历每个小文件中剩余的数据，与堆顶的数据进行比较，更新最小堆中的数据
- 生成m * K个数据，然后对这些数据再进行排序，或者再次通过维护最小堆
找出A,B两个海量url文件中共同的url
题目：两个文件各存50亿个url，每个url64个字节，内存限制4G，找出A,B共同的url
- 单个文件读取肯定超出内存大小，所以还是采取之前的分治思想，大化小，对A/B分别取模分成1000个文件存储，这样两个文件中相同的url都被分到相同的小文件中，若有一方的小文件还是太大，则可以扩大分块或者通过不同hash函数继续hash（若继续，两方应该一起），50亿url算下来每个文件300M。
- 对小文件求公共url的时候可以使用hash_set去重。A文件Set建立后另外一个文件的内容遍历跟Set中内容比对，如果相等则记录
bitmap
bitmap一般是total/32 + 1个数组，从a[0]开始，每组是32bit表示，对应位的0或1表示十进制的0-31是否存在，可以用于快速排序，快速去重，快速查询
海量数据判断一个整数是否存在其中
- 分治思想，首先分成小文件，然后建立HashTable进行统计
- 可以使用BitMap，每个数分配1Bit，0不存在，1存在建立完毕扫描数据把对应位置的比特位描成0/1，最后查找整数的位置是否为1（通过商判断在哪个数组中，余数判断哪一位）
海量数据找出不重复的数字/仅出现一次的数据
- 可以使用BitMap，每个数分配两Bit，00不存在，01出现一次，10出现多次，11没意义。需要内存2^32 * 8 * 2bit，建立完毕扫描数据把对应位置的比特位描成00/01/10/11，最后查找01
- 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。
如何根据时间先后顺序对一亿用户进行排序
10亿搜索关键词中热度最高的k个
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首先要统计每个搜索关键词出现的频率。我们可以通过散列表、平衡二叉查找树或者其他一些支持快速查找、插入的数据结构，来记录关键词及其出现的次数。
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假设我们选用散列表。我们就顺序扫描这 10 亿个搜索关键词。当扫描到某个关键词时，我们去散列表中查询。如果存在，我们就将对应的次数加一；如果不存在，我们就将它插入到散列表，并记录次数为 1。以此类推，等遍历完这 10 亿个搜索关键词之后，散列表中就存储了不重复的搜索关键词以及出现的次数。
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然后使用一个大小为K的小顶堆，遍历散列表，依次取出每个搜索关键词及对应出现的次数，然后与堆顶的搜索关键词对比。如果出现次数比堆顶搜索关键词的次数多，那就删除堆顶的关键词，将这个出现次数更多的关键词加入到堆中。
不知道你发现了没有，上面的解决思路其实存在漏洞。10 亿的关键词还是很多的。我们假设 10 亿条搜索关键词中不重复的有 1 亿条，如果每个搜索关键词的平均长度是 50 个字节，那存储 1 亿个关键词起码需要 5GB 的内存空间，而散列表因为要避免频繁冲突，不会选择太大的装载因子，所以消耗的内存空间就更多了。而我们的机器只有 1GB 的可用内存空间，所以我们无法一次性将所有的搜索关键词加入到内存中。
- 相同数据经过哈希算法得到的哈希值是一样的。我们可以哈希算法的这个特点，将 10 亿条搜索关键词先通过哈希算法分片到 10 个文件中。
- 具体可以这样做：我们创建 10 个空文件 00，01，02，......，09。我们遍历这 10 亿个关键词，并且通过某个哈希算法对其求哈希值，然后哈希值同 10 取模，得到的结果就是这个搜索关键词应该被分到的文件编号。
- 对这 10 亿个关键词分片之后，每个文件都只有 1 亿的关键词，去除掉重复的，可能就只有1000 万个，每个关键词平均 50 个字节，所以总的大小就是 500MB。1GB 的内存完全可以放得下。
- 我们针对每个包含 1 亿条搜索关键词的文件，利用散列表和堆，分别求出 Top 10，然后把这个 10 个 Top 10 放在一块，然后取这 100 个关键词中，出现次数最多的 10 个关键词，这就是这 10 亿数据中的 Top 10 最频繁的搜索关键词了。