海量数据处理技术解析与应用-优快云博客

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本文总结了海量数据处理的挑战与常用方法，包括哈希映射、分文件处理、Bloom Filter、Trie树、外排序和多层桶结构。通过这些策略解决时间和空间资源限制，例如哈希映射通过分而治之策略将数据分布到多个小文件，Bloom Filter用于高效判断数据是否存在，Trie树节省存储空间和加速字符串检索，外排序用于海量数据排序，多层桶结构处理内存限制下的大数据问题。

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一. 海量数据处理的困难

海量数据处理的困难用一句话概括就是：时空（时间，空间）资源不够。

时间受限：无法在有限的时间内，完成针对海量数据的某项特定工作的处理；
空间受限：无法将海量数据一次性读入内存；

对于时间受限的问题，我们一般的解决办法是高效的算法配合恰当的数据结构，比如哈希表，堆，二叉树等；而对于空间受限的问题，一般的解决办法就是 “大而化小，分而治之” 的策略，既然一次行不通，那就一部分一部分的读取，每读入一部分可以生成一个小文件，小文件是可以直接读放入内存中去的，然后就这样分割大数据之后，再依次处理各个的小文件的数据，最后归并即可。

二.常用方法

1.哈希映射

解决问题：海量数据不能一次性读入内存，而我们需要对海量数据进行相应的操作（计数、排序等操作）
使用工具：hash函数（hash表）；堆

这种方法是典型的== “分而治之”== 的策略，也是解决空间限制最常用的方法，基本思路可以用下图表示。先借助哈希算法，计算每一条数据的 hash 值，按照 hash 值将海量数据分布存储到多个桶中（所谓桶，一般可以用小文件实现）。根据 hash 函数的唯一性，相同的数据一定在同一个桶中。如此，我们再依次处理这些小文件，最后做合并运算即可。
在这里插入图片描述
注：一般用 hash 函数将数据映射到桶的方法是：

bucket_ID = H(mi) % n

其中 H(mi) 为第 i 条数据，bucket_ID 为桶标号，n 为要设置的桶的数量。关于桶数量（即小文件数量）设置的基本的原则是：每个小文件的大小比内存限制要小。
比如处理 1G 的大文件，内存限制为 1M，那就可以把大文件分成 2000 个小文件（甚至更多），这样每个小文件的大小约 500K （甚至更小），我们就可以轻松读入内存进行处理了。