找工作——大数据的处理方式

1. top K问题：在海量数据中找出出现频率最高的前K个数、或从海量数据中找出最大的前K个数，这类问题统称为top K问题。

针对top K类问题，通常比较好的方式是分治+hash+小顶堆

eg：在1亿个浮点数中找出其中最大的10000个。

方法一：排序取出前10000个。  每个float占4B，1亿个浮点数400MB，对于内存小于400MB的该方法不能一次将全部数据读入内存进行排序，而且排序是对所有元素进行排序，做了很多无用功。

方法二：局部淘汰法。 用一个容器保存前10000个数，然后将剩余数字一一与容器中的最小数字比较，如果所有后续的元素都比容器中10000个数还小，那么容器内的这10000个数就是最大的10000个数。若某一后续元素比容器内的最小元素大，则删除掉容器内的最小元素，并将该元素插入容器，最后遍历完这1亿个数，得到结果容器中保存的数即为最终结果。

方法三：分治法。  将1亿个数据分成100份，每份100万，找出每份数据中最大的10000个，最后在100*10000个数据里面找出最大的10000个。如果100万选的足够理想，那么可以滤掉1亿数据里面99%的数据。

方法四：最小堆。 先读10000个数据构造大小为10000的小顶堆，然后遍历后续的数字，并与堆顶（最小）数字进行比较，若比最小的数字小，则继续读取后续数字；若比堆顶数字大，则替换堆顶元素并重新调整堆为小顶堆。直到1亿个数据遍历完毕。

如果在求1亿个出现次数最多的100个数，MapReduce  直接将数据均分到不同的机器上进行处理是无法得到正确结果，由于一个数据可能被分到不同的主机上，而另一个完全可能狙击到一个机器上。

2. 重复问题：在海量数据中查找重复出现的元素或者去除重复出现的元素。针对此类问题，一般可以用位图法实现。 例如：已知某个文件中包含一些电话号码，每个号码为8位，统计不同号码的个数。

解决办法：8位整数可以表示的最大十进制数值为99999999，如果每个数字对应位图中的一个为，那么存储八位整数大约需要99Mbit，因为1Byte=8bit，所以99Mbit折合成内存为99/8=12.375MB的内存，既可以使用12.375的内存表示所有8位数电话号码的内容。

3. 排序法：海量数据排序。 例如：针对一个文件中有9亿条不重复的整数，对这个文件中数字进行排序。

方法一：位图法