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一致性哈希的介绍 public class Solution { public int n, k; public Set<Integer> ids = null; public Map<Integer, List<Integer>> machines = null; // @param n a positive integer...

raft的动画演示 raft demo1 raft demo2 -----来自于github，不懂的可以自行搜索查阅 raft论文 raft的go实现 package main import ( "os" "strconv" "fmt" "sync" "net/rpc" "net/http" "math/rand" "time" "log" ) //对每个节点id和端口的封装...

这位作者写的非常好，从分布式方法论的角度阐述了mapreduce 在此留下一个链接mapreduce

概率类的大数据问题 概率类的大数据问题，本质上是概率问题而不是大数据问题。这类问题中最常出现的则是如何在数据流中等概率的取出 M 个元素。这个问题有标准解法的，知道就知道，不知道一般也很难想到。记住就好。 我们通过一道经典面试题来学习一下。 问题描述：给你一个 Google 搜索日志记录，存有上亿挑搜索记录（Query）。这些搜索记录包含不同的语言。随机挑选出其中的 100 万条中文搜索记录。假设...

外排序算法是指能够处理极大量数据的排序算法。通常来说，外排序处理的数据不能一次装入内存，只能放在读写较慢的外存储器（通常是硬盘）上。通常采用“排序-归并”的策略，将原本的大文件，拆分为若干个小文件，小文件可以读入内存中进行排序，然后使用归并操作。 因此，外排序通常分为两个基本步骤： 将大文件切分为若干个个小文件，并分别使用内存排好序 使用K路归并算法将若干个排好序的小文件合并到一个大文件中 接下来...

这一类问题在海量数据类面试题中出现频率最高。问题的形式通常如下： 找到一个大文件或者数据流中出现频率最高的 K 项 这个问题的难点在于，如果条件不一样，解决的办法是完全不一样的，比如： 是否需要精确的 Top K 结果？即，是否允许小概率出错。 数据是离线的还是在线的？即是一个大文件的形式计算一次得到一个结果，还是数据流的形式实时返回结果。 接下来我们来看一个比较简单的算法题，一来让你切身地感受条...

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