海量数据处理方法总结
如何进行海量数据处理
如何进行海量数据处理随着数字化时代的到来，海量数据已经成为当今社会其中一个最重要的资源。
无论是企业、政府还是个人，在处理海量数据上都面临着巨大的挑战。
本文将探讨如何进行海量数据处理的方法和技巧。
一、数据采集与存储在进行海量数据处理之前，首先需要进行数据的采集与存储。
数据采集可以通过各种方式进行，如传感器、网络爬虫、数据库查询等。
采集到的数据需要经过清洗、去重、标准化等处理，以确保数据的质量。
而海量数据的存储可以选择传统的关系型数据库，也可以采用分布式存储系统，如Hadoop、Spark等。
二、数据预处理与清洗数据预处理与清洗是海量数据处理的重要一步。
由于海量数据通常存在着噪声、缺失值、异常值等问题，需要对数据进行清洗和处理。
数据预处理可以包括数据清洗、缺失值填充、异常值处理、特征选择等操作。
通过预处理与清洗，可以提高后续数据分析和挖掘的准确性和可靠性。
三、数据分析与挖掘海量数据处理的核心是数据分析与挖掘。
数据分析与挖掘可以通过各种算法和模型实现，如聚类分析、分类与预测、关联规则挖掘等。
在海量数据处理中，需要选择合适的算法和模型，考虑到数据的规模和特点。
同时，为了提高计算效率，可以采用并行计算和分布式存储与计算的方式进行数据分析与挖掘。
四、可视化与应用海量数据处理不仅仅是为了得出结论，更重要的是将结论转化为实践。
在数据分析与挖掘的结果基础上，可以进行数据的可视化呈现和应用开发。
通过数据的可视化，可以更直观地了解数据的变化和趋势，为决策提供支持。
同时，通过应用开发，可以将数据应用到各种实际场景中，产生实际的效益和价值。
五、数据安全与隐私保护在海量数据处理过程中，数据安全与隐私保护是不可忽视的因素。
海量数据中包含大量的重要信息，如用户隐私、商业机密等。
因此，在进行海量数据处理时，需要采取一系列的数据安全与隐私保护措施，如数据加密、访问控制、身份认证等。
六、挑战与未来发展虽然海量数据处理带来了诸多机遇，但也面临着诸多挑战。
数据分析师如何有效处理海量数据
数据分析师如何有效处理海量数据在数字时代的今天，数据已经成为企业和组织发展的重要驱动力。
因此，数据分析师的职业需求和人才短缺情况也越来越受到关注。
数据分析师需要收集、处理和分析大量的数据，从中提取出有价值的信息，并建立有效的数据模型，为企业决策提供依据。
在面对海量数据的时候，数据分析师需要采取一系列有效的方法和工具，来处理和分析庞大的数据量。
下面将从几个方面来探索，数据分析师如何有效处理海量数据。
一、数据预处理数据处理是数据分析工作的首要步骤，它包括数据采集、数据清洗和数据转换等环节，也是数据分析的关键环节之一。
数据分析师需要通过数据预处理来剔除无用和冗余的数据，从而提高后面数据分析的准确性和精度。
在进行数据预处理的时候，数据分析师需要了解数据的来源、数据的质量、数据的缺失情况等，并进行合理的处理和转换。
数据清洗是非常重要的一环，它可以帮助数据分析师快速高效地建立数据模型，从而获取关键的信息。
数据清洗包括去重、剔除异常值、缺失值填充等处理，通过数据清洗可以达到准确、完整和一致的数据，为后面的数据分析奠定基础。
二、数据可视化数据可视化是数据分析师的又一个重要工作环节，通常采用直观的视觉图表和仪表盘等帮助人们快速了解数据的关系和趋势。
数据可视化可以帮助数据分析师更加直观、精准和有趣的呈现数据，便于对庞大的数据量进行有效的理解和分析。
但是，数据可视化的目的不仅限于传达数据本身，更重要的是要保证信息量、简洁性和易读性，并且关注受众的使用体验。
三、机器学习和人工智能技术随着数据量的快速增长，机器学习和人工智能技术正日益成为数据分析师的得力助手，例如自然语言处理、深度学习、神经网络等等。
这些技术可以帮助分析师更快速和准确地处理、分析、甚至预测大量数据，并为企业和组织提供高质量的决策支持。
同时，机器学习和人工智能技术可以大大减轻数据分析员的工作负担，提升数据分析的效率和准确性。
四、团队合作和交流数据分析工作通常是一个团队协作的过程，数据分析师需要及时和团队成员进行沟通和交流，以确保分析过程和分析结果的准确性和一致性。
海量数据分析处理的十个方法
海量数据分析处理的⼗个⽅法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。
⼀、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。
海量数据的高效存储与处理方法总结
海量数据的高效存储与处理方法总结随着科技的快速发展和互联网的普及，我们生活中产生的数据量呈现出爆炸性增长的趋势。
这些海量数据对于企业、科研机构以及个人来说，都是一种宝贵的财富。
然而，如何高效地存储和处理这些海量数据成为了亟待解决的难题。
本文将总结一些海量数据的高效存储与处理方法，希望能为读者提供有价值的参考和指导。
一、高效存储方法1. 分布式文件系统（DFS）分布式文件系统是针对海量数据存储问题提出的一种解决方案。
它将海量数据切分成多个小文件，并存储在不同的物理设备上。
通过这种方式，可以充分利用多台机器的存储能力，提高整体的存储效率。
分布式文件系统具有高可用性、高可靠性和高性能的特点，常用的分布式文件系统包括Hadoop Distributed File System （HDFS）和Google File System（GFS）等。
2. NoSQL数据库NoSQL数据库是非关系型数据库的一种，相对传统的关系型数据库具有更好的可扩展性和高性能。
它们适用于存储和处理海量数据，能够实现数据的快速读写和高并发访问。
常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra和Redis等，它们采用键值对、文档存储或列族存储等方式，提供了灵活的数据模型和丰富的查询功能。
3. 数据压缩技术海量数据的存储离不开对数据进行压缩的技术支持。
数据压缩可以减少存储空间的占用，提高存储效率。
目前，常用的数据压缩算法包括Lempel-Ziv-Welch（LZW）算法、Gzip和Snappy等。
这些算法具有压缩率高、压缩速度快的优点，可以实现对海量数据的高效存储。
二、高效处理方法1. 并行计算并行计算是一种常用的处理海量数据的方法。
它通过将任务分解成多个子任务，并分配给不同的处理器或计算节点进行并行计算，从而加快数据处理的速度。
常见的并行计算框架包括MapReduce、Spark和MPI等。
它们能够将数据分布式地处理在各个计算节点上，充分利用计算资源，提高数据处理的效率。
海量数据分析方法
海量数据分析方法随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，海量数据已经成为当今社会不可忽视的存在。
海量数据的涌现，给各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。
如何高效地从海量数据中提取有价值的信息，成为了数据分析领域亟需解决的问题。
本文将介绍一些常用的海量数据分析方法。
1. 分布式计算框架海量数据的处理对计算资源的需求巨大，传统的单机计算方式已经无法满足需求。
分布式计算框架的出现，为海量数据的处理提供了有效的解决方案。
常见的分布式计算框架有Hadoop、Spark等。
这些框架通过将数据分割成多个小块，分配到不同的计算节点进行并行计算，大大提高了数据处理的效率。
2. 数据预处理海量数据往往包含大量的噪声和冗余信息，直接对原始数据进行分析往往结果不准确。
因此，数据预处理是海量数据分析的必要环节。
数据预处理可以包括数据清洗、数据集成、数据变换等操作，目的是提高数据质量，减少分析时带来的误差。
3. 基于机器学习的数据挖掘方法机器学习是处理海量数据的重要工具之一。
通过机器学习算法的训练和学习，可以从海量数据中发现隐藏的规律和模式。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
这些算法可以用来进行分类、聚类、回归等任务，帮助我们理解和利用海量数据。
4. 基于统计分析的大数据方法统计分析是海量数据分析中常用的方法之一。
通过对海量数据进行统计分析，可以揭示数据中的趋势和规律。
常用的统计分析方法包括描述统计分析、假设检验、相关分析、时间序列分析等。
通过这些方法，我们可以对海量数据进行深入的理解和分析。
5. 文本挖掘海量数据中往往包含大量的文本信息，如社交媒体数据、新闻数据等。
文本挖掘技术可以帮助我们从海量文本中提取有用的信息。
文本挖掘包括文本分类、情感分析、主题建模等任务，可以帮助我们理解和利用海量文本数据。
6. 可视化分析海量数据分析往往产生大量的结果和洞察，如何将这些结果直观地展示出来，对于决策和分析具有重要意义。
海量数据处理方法
海量数据处理方法随着互联网的迅猛发展，海量数据的产生和积累已经成为了一种常态。
如何高效地处理海量数据成为了一个非常重要的问题。
针对海量数据的处理，有以下几种常见的方法：1.分布式计算：分布式计算是指将一个大规模的计算任务分解为多个小任务，并在多个计算节点上同时进行计算。
每个计算节点都能独立地处理一部分数据，然后将计算结果进行合并得到最终结果。
分布式计算能够充分利用多台计算机的计算能力，加快数据处理的速度。
2. MapReduce：MapReduce（映射-归约）是一种分布式计算模型，广泛应用于海量数据处理。
其核心思想是将数据处理任务划分为两个阶段：映射和归约。
映射阶段将输入数据分割成若干片段，并在多个计算节点上同时进行处理。
归约阶段将映射阶段得到的中间结果进行合并得到最终结果。
MapReduce能够自动处理节点故障、数据分片和任务调度等问题，提高数据处理的可靠性和效率。
3. 数据压缩：对于海量数据的处理，数据压缩是一个重要的技术手段。
通过数据压缩能够降低数据的存储和传输成本，并提高数据处理的速度。
常见的数据压缩算法有LZO、GZIP、Snappy等。
数据压缩也能够减少磁盘IO，提高磁盘读写的效率。
4.数据分片：对于海量数据的处理，常常需要将数据分割成若干个小块进行处理。
数据分片可以有效地利用多台计算机的计算能力，并降低单个任务的复杂度。
数据分片可以根据数据的键、哈希函数等进行划分，保证每个分片之间的数据量均匀。
5.增量处理：海量数据处理往往需要对数据进行实时的处理，而不是一次性的处理。
增量处理是指对新到达的数据进行即时处理，而不需要重新处理整个数据集。
增量处理能够减少处理时间，并节省计算资源。
6.数据预处理：对于海量数据的处理，常常需要进行一些预处理，如数据清洗、去重、排序等。
数据预处理的目的是为了提高数据质量和减少后续处理的复杂度。
通过数据预处理能够减少冗余数据和噪声数据，提高后续处理的效果。
如何处理海量数据的挖掘和分析
如何处理海量数据的挖掘和分析处理海量数据的挖掘和分析已成为当前社会发展的必然需求。
对于企业来说，如何从海量数据中挖掘有价值的信息并作出正确的决策，已经成为企业获得竞争优势的重要手段。
在处理海量数据的挖掘和分析方面，我们可以遵循以下几个步骤：一、数据收集挖掘和分析需要数据的支持。
企业可以通过各种收集手段来收集数据，例如调查问卷、社交媒体、客户反馈、销售记录等。
也可以利用现有数据源，例如公司内部数据库、互联网公开数据等。
二、数据预处理海量的数据需要做一些预处理，以提高数据质量和降低运算复杂度。
常见的数据预处理包括：1. 数据清洗：删除无效数据、填补缺失值、处理异常值等。
2. 数据集成：将不同来源的数据集成起来，统一格式和类别，以便后续分析。
3. 数据转换：将数据转换成适合挖掘分析算法的形式。
三、数据分析在进行数据分析前，需要先确定分析的目的和方法。
数据分析可以基于以下三种方法进行：1. 描述性数据分析：通过对数据进行统计分析和图表呈现，描述数据的分布特征和趋势。
2. 预测性数据分析：针对未来数据进行预测和建模，例如利用回归模型和时序模型进行销售预测。
3. 关联性数据分析：通过挖掘数据之间的关联关系，发现潜在的因果关系和规律性。
四、数据可视化数据可视化可以将复杂的数据呈现出直观的效果，使数据分析更具有启发性和互动性。
常见的数据可视化方法包括折线图、柱状图、散点图、地图、热力图等。
五、数据挖掘模型建立数据挖掘模型是处理海量数据的核心。
常见的数据挖掘模型包括决策树、聚类分析、神经网络、支持向量机等。
在建立模型前，需要先确定模型的算法和参数，利用一些工具和平台进行模型训练和测试，最终得到一个准确的分析结果。
总之，处理海量数据的挖掘和分析需要多种技术和手段的支持，需要深入分析数据的结构和特性，同时还需要针对具体的业务场景和问题制定相应的分析策略。
只有通过持续不断地探索和实践，才能发掘更多海量数据中的价值信息。
海量数据库解决方案
海量数据库解决方案海量数据库解决方案1. 引言随着互联网的快速发展，大数据量的产生与存储成为一个日益重要的问题。
特别是对于一些大型企业或互联网公司来说，海量数据库的管理与解决方案显得尤为关键。
传统的数据库系统往往难以应对超大规模的数据存储和处理需求，因此需要采用一些特殊的技术和策略来应对这些挑战。
本文将介绍一些常用的海量数据库解决方案，包括分布式数据库、数据分片、数据压缩和数据存储优化等。
2. 分布式数据库分布式数据库是一种将数据存储和处理分散到多个节点上的数据库系统。
通过将数据划分为多个分片，并将这些分片存储在不同的物理节点上，可以实现海量数据的存储和处理。
常见的分布式数据库解决方案有Hadoop、Apache Cassandra和Redis Cluster等。
这些分布式数据库系统通过将数据划分为多个分片，并使用一致性哈希算法来进行数据定位和访问，从而实现了高可扩展性和高性能的存储和处理。
3. 数据分片数据分片是指将数据划分为多个片段，每个片段存储在不同的物理节点或磁盘上。
通过数据分片可以实现数据的并行存储和处理，提高数据的存取速度和系统的整体性能。
在数据分片的过程中，需要考虑到数据的划分策略和数据的均衡性。
通常采用的划分策略包括哈希划分、范围划分和静态划分等。
哈希划分将数据的键进行哈希运算，然后根据哈希结果将数据划分到不同的分片中。
范围划分是根据数据的键值范围将数据划分到不同的分片中。
静态划分是根据数据的特定属性将数据划分到不同的分片中。
数据分片可以有效地降低单个节点的存储压力，提高数据的并发处理能力和系统的可用性。
4. 数据压缩数据压缩是一种将数据编码为更紧凑形式的技术，可以大幅减少数据的存储空间和传输带宽。
海量数据库中的数据通常具有冗余性和重复性，因此可以通过数据压缩来减少存储和传输的开销。
常见的数据压缩算法有Lempel-Ziv算法、gzip算法和Snappy算法等。
在海量数据库中使用数据压缩时，需要权衡压缩算法的压缩比和压缩解码的性能。
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海量数据处理方法总结 (1)2011-07-12 11:12:11 来源：互联网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。
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 ofeach different word in a set of documents:void map（String name, String document）:// name: document name// document: document contentsfor each word w in document:EmitIntermediate（w, 1）;void reduce（String word, Iterator partialCounts）:// key: a word// values: a list of aggregated partial countsint 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 bythe Map function, using the word as the result key. The framework puts together all the pairswith the same key and feeds them to the same call to Reduce, thus this function just needs tosum 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。