海量数据处理

最新推荐文章于 2025-08-07 15:32:36 发布

CloudyKuang

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文章标签：算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kcuiyun/article/details/3084038

博客提出要对2G英文文章统计每个单词出现的次数，要求设计合理算法且不能使用STL，核心围绕英文文章单词频次统计的算法设计。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

有2G的英文文章,现在要统计每个单词出现的次数,请设计出合理的算法.不能用STL.

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面试必须掌握的十个海量数据问题及解决方案

hitxueliang的专栏

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原文链接：BAT直通车-海量数据专题更多精彩内容(BAT招聘、笔试、面试、技术)，请访问BAT直通车题目问题一：现有海量日志数据，要提取出某日访问百度次数最多的那个IP(可以将题干简化，假设日志中仅包含IP数据，也就是说待处理的文件中包含且仅包含全部的访问IP，但内存空间有限，不能全部加载，假设只有512MB)解决方案：这是一道典型的分治思想的题目，这种问题处理起来套路比较固定，对于大部分的数据量比

C++算法之海量数据处理方法的总结分析

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海量数据处理中常用到的技术 1. Bloom Filtering基本的Bloom Filtering支持快速的插入和查找操作，是一种hash表技术。基本的数据结构非常简单，容量为m的位数组，k个hash函数，将输入的n个元素存储在位数组里面。...

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海量数据处理专题（一）——开篇

技术与人际，两手都要硬

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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。...

海量数据

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面试——海量数据处理专题

跌打滚爬中向前的专栏

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1974

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。下面对海量数据的处理方法进行一个一般性的总结，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。 建议:应对这类面试题，把编程珠玑研究透彻就差不多了。平常用的话，Managing gigabytes这本书值得推荐一下。 ===================

海量数据问题总结

胜利者的经验并不复杂,那就是寻找人生的关键点,并在关键时刻竭尽全力

05-01

857

这个是一系列问题，互联网公司，一些基本的功能都已经做的很完善了，海量数据处理成为重点的问题，也是面试笔试中常考的题目。主要参考http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/6279498 1.分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序 hash映射很重要，分类后的数据不会分散，某一个类别的数据会全部在一起。用hash_map统

海量数据处理策略.pdf

08-15

"海量数据处理策略.pdf" 本文主要讨论海量数据处理策略，首先介绍了海量数据的特点，即数据量大、数据结构复杂、数据更新快、随机访问等特点。然后，文章讨论了海量数据处理的难点，如数据量过大、硬件要求高、系统...

小滴课堂-海量数据处理商用短链平台大课-资料xiaoecf

11-18

● 海量数据分库分表+文件存储：Mysql8.0+ShardingSphere多维度分库分表 + 阿里云OSS ● 实时计算+数据处理+存储可视化：Flink1.13 + ClickHouse + HDFS + 数据清洗分层 + Echart可视化数据 ● 分布式链路追踪+监控+...

海量数据处理中的内存数据库应用.pdf

08-15

海量数据处理是一个持续增长的研究领域，在电力数据采集系统中尤为显著。本文探讨了在这样的大型系统中，如何应用内存数据库系统以应对海量数据实时处理的挑战。为了保证数据的实时性和系统的高效性，需要对内存...

基于数据挖掘的高校学生信息海量数据处理.pdf

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面试：海量数据总结

W_J_F_的博客

04-05

492

目录 1：给⼀一个超过100G大小的文件,文件中存着IP地址, 设计算法找到出现次数最多的IP地址，如何找到top K的IP？ 2：给定100亿个整数，设计算法找到只出现一次的整数 3：给两个文件，分别有100亿个整数，我们只有1G内存，如何找到两个文件交集 4：1个文件有100亿个int，1G内存，设计算法找到出现次数不超过2次的所有整数 5：给两个文件，分别有100亿个query，...

海量数据处理十个方法大总结

精神病有所好转的博客

11-22

5595

第一部分、十道海量数据处理面试题1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相...

element-ui vue-element-extends vxe-table 实现对海量数据的支持

大猩猩X

06-02

1978

将一个带层级的数据列表转成树结构示例属性描述默认值 strict 严格模式，启用后会忽略错误数据 false key 节点键值 ‘id’ parentKey 父节点键值 ‘parentId’ children 子节点属性 ‘children’ data 数据存放属性 ‘data’ ...

大数据——海量数据处理的基本方法总结

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声明：原文引用参考July大神的csdn博客文章 => 海量处理面试题 海量数据处理概述所谓海量数据处理，就是数据量太大，无法在较短时间内迅速解决，无法一次性装入内存。本文在前人的基础上总结一下解决此类问题的办法。那么有什么解决办法呢? 时间复杂度方面，我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构，如Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie树。空间

海量数据处理面试题

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635

http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/7382693

贝叶斯分类算法详解：从数学原理到实践应用

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本文系统介绍了贝叶斯分类算法及其应用。首先阐述了贝叶斯定理的数学原理，包括朴素贝叶斯的特征独立性假设及其三种主要实现形式（高斯、多项式和伯努利贝叶斯）。然后详细解析了Scikit-learn中贝叶斯分类器的API参数和使用方法，包括关键参数调优建议。最后通过垃圾邮件分类案例展示了实际应用流程，并分析了贝叶斯算法在计算效率、内存消耗等方面的优势，以及特征独立性假设带来的局限性。全文为读者提供了从理论到实践的完整贝叶斯分类器应用指南。

Transformer实战——Transformer分词算法详解

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本文系统性地介绍了 Transformer 模型中的分词算法。我们首先分析了传统分词方法的局限性，进而深入探讨了 BPE、WordPiece 和 SentencePiece 这三种子词分词算法的工作原理和适用场景。通过 Hugging Face tokenizers 库的实践，完整展示了分词器从数据预处理到模型训练的全流程。

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