业务开发中你用到了哪些算法?

本文通过一个面试场景引入,讲述了如何在业务开发中运用哈希算法进行分库分表,并详细解释了具体的实现策略。同时,文章提及了一致性Hash的概念及其在Memcached、Nginx和MapReduce等场景的应用,讨论了数据倾斜问题,引发读者对更多算法在实际应用中的思考。

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【这是一猿小讲的第 73 篇原创分享】

S哥:今天去面试啦,简历上写了一句“熟练运用算法于应用中”,面试官问我时,却不知道说啥(很尴尬)......

ME:可以说说 hash 算法,先说说分库分表;然后一致性 hash;然后升华......

年底了,确实有很多默默看机会的盆友,开始躁动了起来。身边很多选手也不例外,身边的 S 哥为了彰显自己牛掰,简历上斗胆撂了一句“熟练运用算法于应用中”,但是当面试官问起时,S 哥却被问的一愣一愣哒。

鉴于此,不妨分享一下我的回答思路,看能否帮你争取点面试分。

先说一个离我们比较近的应用场景。估计多数人还没有经历过分库分表,但是个人感觉,截止到目前稍微有点量级的应用,数据库可能没有拆分,但是订单表应该也被拆分的稀碎啦,这么说你可能不理解,不妨举个栗子。

起初,原有的一张 T_ORDER 足矣满足业务需求,但是随着业务推广,订单表的数据日益增多,数据查询势必会越来越慢,性能是个问题。好的解决方案势必是分开,例如分成 T_ORDER_0、T_ORDER_1、T_ORDER_2 三张滚动表,但是到底该怎么实现这么个策略呢?

码代码的不写点代码,确实不是那么回事儿!

@Test
public void splitTable() throws ParseException {
    //1. 取得当前数据库的时间,一定要用数据库的时间,因为服务器的时间可能会不同。
    //   此处为了示意,临时采用当前系统的时间
    Timestamp current = new Timestamp(System.currentTimeMillis());


    //2. 找一个你比较相中的时间点作为计算参考,例如 2009-7-1
    SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-
<think>嗯,用户想了解企业在大数据开发中常用的算法及其应用场景。首先,我需要回忆一下大数据领域常见的算法,可能包括数据处理、分析、机器学习等方面的内容。记得之前有看过一些引用资料,比如引用[4]提到数据采集的方法,引用[1]和[3]关于多模态数据聚类和奇麟大数据平台,可能需要整合这些信息。 首先,大数据处理的流程通常包括数据采集、存储、处理、分析和应用。每个环节可能用到不同的算法。比如数据清洗阶段可能有异常检测算法,数据存储可能涉及分区和索引算法,数据处理可能有MapReduce或Spark的分布式计算,分析阶段包括聚类、分类、推荐算法等。 然后,应用场景方面,用户可能关心电商、金融、物联网这些行业的具体案例。比如电商的推荐系统常用协同过滤,金融风控用随机森林或梯度提升树,物联网的时序数据用时间序列分析。 需要注意引用中的内容,比如引用[1]提到多模态聚类算法,可以对应到聚类算法部分。引用[3]中的奇麟平台覆盖了大数据处理的全流程,可能需要提到不同流程中的算法应用。引用[4]的数据采集方法,可能关联到数据预处理阶段的算法。 还要确保回答结构清晰,分点列出算法、说明、应用场景,并附上代码示例。可能需要检查每个算法是否有合适的企业级应用案例,并正确引用相关资料。例如,在聚类算法部分引用[1],在数据采集部分引用[4]。 最后,生成相关问题时要围绕用户可能感兴趣的扩展点,比如性能优化、具体场景应用、算法比较等。需要确保问题与回答内容相关,并引导用户进一步探索。</think>### 企业级大数据开发常用算法及应用场景 在大数据开发中,算法根据数据处理流程(采集、存储、计算、分析)和业务需求可分为以下几类: --- #### 一、**数据预处理算法** 1. **异常检测算法** - **说明**:基于统计(如$3\sigma$原则)、孤立森林(Isolation Forest)或聚类方法识别脏数据 - **应用场景**:金融交易数据清洗、物联网传感器数据修复[^4] - **代码示例**: ```python from sklearn.ensemble import IsolationForest clf = IsolationForest(contamination=0.1) cleaned_data = clf.fit_predict(raw_data) ``` 2. **特征工程算法** - **说明**:主成分分析(PCA)用于降维,卡方检验用于特征选择 - **应用场景**:高维数据(如用户画像)压缩存储[^3] --- #### 二、**分布式计算框架核心算法** 1. **MapReduce分治算法** - **说明**:通过$map()$和$reduce()$函数实现分布式计算 - **应用场景**:日志分析、ETL任务(如奇麟大数据平台的数据转换) 2. **图计算算法(PageRank)** - **说明**:基于$$PR(u) = \frac{1-d}{N} + d \sum_{v \in B_u} \frac{PR(v)}{L(v)}$$的迭代计算 - **应用场景**:社交网络关系分析、反欺诈关联图谱[^2] --- #### 三、**数据分析与挖掘算法** 1. **聚类算法(K-Means/DBSCAN)** - **说明**:基于距离度量(如欧氏距离$d=\sqrt{\sum_{i=1}^n (x_i-y_i)^2}$)划分数据 - **应用场景**:用户分群、多模态数据聚合(如电商用户行为分析)[^1] 2. **分类算法(随机森林/XGBoost)** - **说明**:集成学习框架提升预测准确率 - **应用场景**:金融风控评分、广告点击率预测 3. **推荐算法(协同过滤)** - **说明**:基于用户-物品矩阵计算相似度 - **应用场景**:电商商品推荐、视频内容推荐[^3] --- #### 四、**实时计算算法** 1. **流式窗口算法(滑动窗口/滚动窗口)** - **说明**:按时间或数量划分数据块 - **应用场景**:实时监控(如网络攻击检测) 2. **CEP(复杂事件处理)算法** - **说明**:基于规则引擎匹配事件序列 - **应用场景**:金融实时交易预警[^4] --- #### 五、**存储优化算法** 1. **LSM-Tree(日志结构合并树)** - **说明**:通过内存-磁盘分层结构提升写入性能 - **应用场景**:MongoDB等NoSQL数据库底层存储[^2] 2. **一致性哈希算法** - **说明**:使用环形哈希空间$$h(key) \mod 2^{32}$$分配数据 - **应用场景**:分布式存储数据分片[^3] --- ### 典型行业应用对比 | 行业 | 高频算法 | 技术栈案例 | |------|----------|------------| | 电商 | 协同过滤/关联规则 | 奇麟平台用户行为分析 | | 金融 | 梯度提升树/时序预测 | 360金融风控系统 | | 物联网 | 流式K-Means/傅里叶变换 | 工业设备预测性维护[^4] | ---
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