處理海量數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)工程師必備技能，通過(guò)對(duì)PB級(jí)別的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與分析發(fā)掘出有價(jià)值的信息，為企業(yè)或政府做出正確決策提供依據(jù)，是十分必要的一項(xiàng)工作，以下是常用的海量數(shù)據(jù)處理方法！

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1.Bloom filter

  Bloom filter是一種二進(jìn)制向量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，具有很好的空間效率和時(shí)間效率，可用來(lái)檢測(cè)一個(gè)元素是否屬于一個(gè)集合。該方法的優(yōu)點(diǎn)是它的插入和查詢時(shí)間都是常數(shù)，并且它查詢?cè)貐s不保存元素本身，因此，具有良好的安全性，但因其算法的原因，其正確率稍低，可以確定不存在數(shù)據(jù)一定不存在，確定存在的數(shù)據(jù)不一定存在，適合對(duì)低錯(cuò)誤率可以容忍的場(chǎng)合。

2. Hash

  Hash即散列函數(shù)，其是一種將任意長(zhǎng)度的消息壓縮到某一固定長(zhǎng)度的消息摘要的函數(shù)，根據(jù)處理需求的不同，有不同的Hash函數(shù)，針對(duì)字符串、整數(shù)、排列也具有相應(yīng)的Hash方法，常用的Hash構(gòu)造方法有直接尋址法、數(shù)字分析法、平方取中法、折疊法、隨機(jī)數(shù)法以及除留余數(shù)法等。

3.BitMap

  BitMap是使用數(shù)組來(lái)表示某些數(shù)據(jù)是否存在的方法，可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速查找、判斷和刪除操作，一般來(lái)說(shuō)數(shù)據(jù)范圍是int的10倍以下，Bloom可以看做是對(duì)BitMap的擴(kuò)展。

4. 堆

  堆是計(jì)算機(jī)科學(xué)中的一種特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的統(tǒng)稱，統(tǒng)稱是一個(gè)可以被看做一顆樹的數(shù)組對(duì)象，其原理是先從待找的n個(gè)數(shù)字中找出前k個(gè)建成小頂堆，然后依次讀后面的元素并與小頂堆的堆頂進(jìn)行比較，如果當(dāng)前元素小或相等，則繼續(xù)讀后面的元素；如果當(dāng)前的元素大，則用當(dāng)前元素替換堆頂元素，然后調(diào)整小頂堆。最大堆求前k小，最小堆求前k大，雙堆，求中位數(shù)。

5. 雙層桶

  雙層桶不是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而是一種算法思想，類似于分治思想。因?yàn)樵胤秶艽螅荒芾弥苯訉ぶ繁?，所以通過(guò)多次劃分，逐步確定范圍，然后最后在一個(gè)可以接受的范圍內(nèi)進(jìn)行。雙層桶法一般適用于尋找第k個(gè)大的數(shù)，尋找中位數(shù)、尋找不重復(fù)或重復(fù)的數(shù)字。

6. 數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化法

  海量數(shù)據(jù)都被存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，如何從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取有用信息就需要用到數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化法，常見的數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化方法有數(shù)據(jù)分區(qū)、索引、緩存機(jī)制、分批處理、優(yōu)化查詢語(yǔ)句、使用采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘等。

7. 倒排索引

  倒排索引是目前搜索引擎公司對(duì)搜索引擎最常用的存儲(chǔ)方式，被用來(lái)存儲(chǔ)在全文搜索下某個(gè)單詞在一個(gè)文檔或者一組文檔中的存儲(chǔ)位置的映射。在處理復(fù)雜的多關(guān)鍵字時(shí)，可在倒排表中完成查詢的并、交等邏輯運(yùn)算，得到結(jié)果后再對(duì)結(jié)果進(jìn)行存取，這樣把記錄的查詢轉(zhuǎn)換為地址集合的運(yùn)算，不必對(duì)每個(gè)記錄隨機(jī)存取，從而提高查找速度。

8. 外排序

  外排序是對(duì)大文件的排序，由于內(nèi)存限制，不能一下子把所有的待排內(nèi)容都讀到內(nèi)存中進(jìn)行排序，需要在內(nèi)存和外部存儲(chǔ)器之間進(jìn)行多次數(shù)據(jù)交換才能達(dá)到對(duì)整個(gè)文件進(jìn)行排序的目的，常用的外排序法是歸并排序法，即首先生成若干個(gè)子文件，分別對(duì)這些子文件進(jìn)行排序，然后對(duì)這些子文件進(jìn)行多次歸并，使得有序的歸并段主鍵擴(kuò)大，最后在外存上形成整個(gè)文件的單一歸并段。

  外排序適用于大數(shù)據(jù)的排序以及去重，但外排序的缺陷是回消耗大量的IO，效率不高。

9. Trie樹

  Trie樹是一種用于快速字符串檢索的多叉樹結(jié)果，原理是利用字符串的公共前綴來(lái)減少空間開銷。經(jīng)常被搜索引擎系統(tǒng)用于文件詞頻統(tǒng)計(jì)。優(yōu)點(diǎn)是：最大限度地減少無(wú)謂的字符串比較，查詢效率比散列表高。適合用于數(shù)據(jù)量大，重復(fù)多，但是數(shù)據(jù)種類小可以放入內(nèi)存的情況。

10. MapReduce

  MapReduce是云計(jì)算的核心技術(shù)之一，是一種簡(jiǎn)化并行計(jì)算的分布式編程模型，主要目的是為了大型集群的系統(tǒng)能在大數(shù)據(jù)集上進(jìn)行并行工作，并用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行運(yùn)算。

以上是處理海量數(shù)據(jù)常用的方法，可以根據(jù)需處理的數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行選擇使用！