大数据量，海量数据处理方法总结

Bertha 。 2022-07-13 16:44 180阅读 0赞

**大数据量，海量数据 处理方法总结（一）**

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 of

each different word in a set of documents:  
void map(String name, String document):  
  // name: document name  
  // document: document contents  
  for each word w in document:  
    EmitIntermediate(w, 1);  
   
void reduce(String word, Iterator partialCounts):  
  // key: a word  
  // values: a list of aggregated partial counts  
  int 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 by

the Map function, using the word as the result key. The framework puts together all the pairs

with the same key and feeds them to the same call to Reduce, thus this function just needs to

sum 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。

3).一共有N个机器，每个机器上有N个数。每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。如何找到N^2个数的中数(median)？

经典问题分析

上千万or亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况：可一次读入内存，不可一次读入。

可用思路：trie树+堆，数据库索引，划分子集分别统计，hash，分布式计算，近似统计，外排序

所谓的是否能一次读入内存，实际上应该指去除重复后的数据量。如果去重后数据可以放入内存，我们可以为数据建立字典，比如通过 map，hashmap，trie，然后直接进行统计即可。当然在更新每条数据的出现次数的时候，我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据，当然这样导致维护次数增加，不如完全统计后在求前N大效率高。

如果数据无法放入内存。一方面我们可以考虑上面的字典方法能否被改进以适应这种情形，可以做的改变就是将字典存放到硬盘上，而不是内存，这可以参考数据库的存储方法。

当然还有更好的方法，就是可以采用分布式计算，基本上就是map-reduce过程，首先可以根据数据值或者把数据hash(md5)后的值，将数据按照范围划分到不同的机子，最好可以让数据划分后可以一次读入内存，这样不同的机子负责处理各种的数值范围，实际上就是map。得到结果后，各个机子只需拿出各自的出现次数最多的前N个数据，然后汇总，选出所有的数据中出现次数最多的前N个数据，这实际上就是reduce过程。

实际上可能想直接将数据均分到不同的机子上进行处理，这样是无法得到正确的解的。因为一个数据可能被均分到不同的机子上，而另一个则可能完全聚集到一个机子上，同时还可能存在具有相同数目的数据。比如我们要找出现次数最多的前100个，我们将1000万的数据分布到10台机器上，找到每台出现次数最多的前 100个，归并之后这样不能保证找到真正的第100个，因为比如出现次数最多的第100个可能有1万个，但是它被分到了10台机子，这样在每台上只有1千个，假设这些机子排名在1000个之前的那些都是单独分布在一台机子上的，比如有1001个，这样本来具有1万个的这个就会被淘汰，即使我们让每台机子选出出现次数最多的1000个再归并，仍然会出错，因为可能存在大量个数为1001个的发生聚集。因此不能将数据随便均分到不同机子上，而是要根据hash 后的值将它们映射到不同的机子上处理，让不同的机器处理一个数值范围。

而外排序的方法会消耗大量的IO，效率不会很高。而上面的分布式方法，也可以用于单机版本，也就是将总的数据根据值的范围，划分成多个不同的子文件，然后逐个处理。处理完毕之后再对这些单词的及其出现频率进行一个归并。实际上就可以利用一个外排序的归并过程。

另外还可以考虑近似计算，也就是我们可以通过结合自然语言属性，只将那些真正实际中出现最多的那些词作为一个字典，使得这个规模可以放入内存。

** 大数据量，海量数据 处理方法总结（二）**

1.完美哈希函数(Perfect Hash Function)  
  所谓完美哈希函数，就是指没有冲突的哈希函数，设定义域为X，值域为Y, n=|X|,m=|Y|，那么肯定有m>=n,如果对于不同的key1,key2属于X,有h(key1)!=h(key2)，那么称h为完美哈希函数，当m=n时，h称为最小完美哈希函数（这个时候就是一一映射了）。  
  相信大家在处理大规模字符串数据的时候，经常遇到这样的需求：首先需要把数据中出现的每个不同字符串分配一个唯一的整数ID，以后就用这个整数来代替这个字符串了。这个时候只要找到一个字符串的完美哈希函数，就可以解决了。  
  算法：假设有2个随机的哈希函数h1和h2,都将字符串映射到0..m-1域内，假设现在有一个g函数，使得 (g(h1(str\_i))+g(h2(str\_i))) % n = i,那么这个哈希函数就可以作为最小完美哈希函数了。由于h1和h2已知，现在的目标就是要找到g函数，建立一个m个顶点的图，然后添加n条边，第i条边为(h1(str\_i),h2(str\_i)),边权为i，可以证明：只要这个图是一个无环图，就一定存在满足条件的g函数：每次找一个没有分配g值的顶点v，令g\[v\]=0，然后从这个顶点开始深度优先遍历，给其它每个点分配相应的g值。  
  问题：算法最关键的问题是m值的选取，这个涉及到2方面的取舍：1.m值不能太大，否则g函数定义域太大，内存存不下 2.m值不能太小，否则生成的图有环的概率会非常大。  
  解决方法：设置更多的随机函数，比如h1,h2,h3,这个时候哈希函数就是(g(h1(str\_i))+g(h2(str\_i)+g(h3(str\_i))) % n = i，可以证明，此时m值不需要很大，就能使生成的图无环的概率很大。

2.排序二叉树  
  排序二叉树是一个动态的数据结构，一般说的排序二叉树的用途就是动态的快速查找某一个数。但是如果我们在二叉树的结点上增加更多的信息，就能发挥更nb的作用了。  
  实例：有一个在线论坛，发帖量和回复量都非常大，帖子按照新发表或者新回复的时间来排序，要你设计一个算法，来快速的选出第n页的所有帖子（假设每页显示20个帖子）。  
  解决方法：这个就是要动态的查询一堆数里面第x大到第y大之间的所有数了，可以增加，删除，修改那些数。如果在普通的二叉排序树的结点上增加一个域，表示它的左子树中的结点数，那么就可以很好的解决这个问题了。  
  void search(tree t, int x, int y) \{  
    if(x > y) return;  
    if(y <= t.left\_num) \{  
        search(t.left\_child, x, y);  
        return;  
    \}  
    if(x > t.left\_num + 1) \{  
        search(t.right\_child, x - t.left\_num - 1, y - t.left\_num - 1);  
return;  
    \}  
    search(t.left\_child, x, t.left\_num);  
    选取t;  
    search(t.right\_child, 1, y - t.left\_num - 1);  
  \}  
  注意：上面说的二叉树在面对大规模数据时，是指的平衡二叉树。  
  扩展：陈启峰的SBT树，有兴趣的可以去研究下。

3.树状数组  
  假设有n个元素的数组a，每次可以在某个元素上执行加上一个数或者减去一个数的操作，然后需要能够快速的求出a\[0\]+a\[1\]+a\[2\]+...a\[i\]。这个可以用树状数组解决，每次更新或者询问的时间复杂度都是O(logn).  
  应用实例：qq拼音输入法引入了等级制度，用户会不定期的发送一个积分w到服务器，然后服务器把这个w累加到用户的总积分，并快速的返回这个用户的总积分在全球的排名。  
  解决方法：1. 由于这个问题实质还是动态的求某个数的排名（也就是求集合中比这个数小的数有多少个），可以利用上面平衡二叉树或者SBT树来解决，但是由于用户众多，树太大，只能保存在磁盘上。  
   2.注意到这个问题有个显著的特点：用户量很大，但是用户的积分值不可能很大。假设用户的积分值最大为10^6，那么开一个10^6的数组a,a\[i\] 表示积分为i的用户有多少个，那么当需要给某个用户增加积分时，假设这个用户原始积分为o,那么首先使a\[o\]=a\[o\]-1,然后 a\[o+w\]=a\[o+w\]+1,询问积分为i的用户的排名，实质就是求a\[0\]+a\[1\]+a\[2\]+...a\[w-1\]，这个用上面说到的树状数组就可以了。时间空间效率都非常好。

4.索引  
  数据库里面的聚族索引和非聚族索引  
  这方面的问题挺重要的，但是了解的人不是很多。一般来说，聚族索引就是数据的存放顺序和聚族索引的顺序是一致的（有时数据会直接存放到聚族索引那个磁盘页中），而非聚族索引则不然，在非聚族索引中，需要存放一个磁盘地址指向真实的数据块，而且连续的非聚族索引会对应着不连续的数据块。由于数据只可能有一种存放顺序，所以一个数据表中只能有一个聚族索引，但是可以有多个非聚族索引。  
  查询效率区别：由于上面说到的区别，这2个索引在应对不同类别的查询时，效率是不同的。一般来说，聚族索引可以很高效的应对各种查询，但是非聚族索引基本只能高效的应对结果集是少量的查询，比如select \* from A where id=1。对于范围类查询，比如select \* from A where id>1 and id<1000,如果id字段是非聚族索引，那么效率远远没有聚族索引高，因为数据库每找到一个索引页后，还需要单独的一次io去取数据块，而且由于非聚族索引的特点，这些数据块是不连续的，导致磁头会不停的寻道，浪费很多io时间。