海量数据处理有很多种方法，如哈希分治、simhash、外排序、多层划分等。本文将讨论哈希分治
哈希分治的核心是hash_map,hash_map和map类似，不过hash_map能够创造出对象而map不能。对内存中查找数据，hash_map比较适合在内存中查找。当然，这不是重点。
一个很典型的题：如果有两个500G的文件，里面放着若干IP地址，要求查找出出现频率TOP10，而给定内存为1G。该怎么处理。
很明显，我们不可能将文件加载到内存里。所以，对于这种海量数据处理，我们需要使用hash_map类的查找方法。
第一步：哈希映射。
分而治之的思想，两个500G的文件合起来是1000G，给的内存为1G，那么我就创建1000个小文件，通过哈希函数hash(x)00，将两个大文件里的数据全部分到这1000个小文件里，如果hash函数不够好造成冲突，导致某个文件超过了1G，那么我们可以用线性探测法的思路往下分，直到每个所获得的文件大小都不超过1M。
第二部：hash_map统计
对每个小文件，使用hash_map或者T树等方法统计每个文件中出现的IP地址以及频率，对频率排序，写入一个新的小文件里。并删除原先的小文件。这样将产生新的1000个小文件并删除旧的1000个小文件。
第三步：对新的1000个小文件进行排序，并将TOP10写入一个新的文件里，并删除旧的1000个小文件。
难度降低，如果给100W个数，或1000W（能够加载到内存），要求TOP10。
方法1：堆排序，创立含100个元素的最小堆（时间复杂O(n*logn)）
方法2：插排，选前10个数并排序，之后插排，直到遍历所有元素（时间复杂O(n*10)）
海量数据处理有很多种方法，如哈希分治、simhash、外排序、多层划分等。本文将讨论哈希分治
哈希分治的核心是hash_map,hash_map和map类似，不过hash_map能够创造出对象而map不能。对内存中查找数据，hash_map比较适合在内存中查找。当然，这不是重点。
一个很典型的题：如果有两个500G的文件，里面放着若干IP地址，要求查找出出现频率TOP10，而给定内存为1G。该怎么处理。
很明显，我们不可能将文件加载到内存里。所以，对于这种海量数据处理，我们需要使用hash_map类的查找方法。
第一步：哈希映射。
分而治之的思想，两个500G的文件合起来是1000G，给的内存为1G，那么我就创建1000个小文件，通过哈希函数hash(x)00，将两个大文件里的数据全部分到这1000个小文件里，如果hash函数不够好造成冲突，导致某个文件超过了1G，那么我们可以用线性探测法的思路往下分，直到每个所获得的文件大小都不超过1M。
第二部：hash_map统计
对每个小文件，使用hash_map或者T树等方法统计每个文件中出现的IP地址以及频率，对频率排序，写入一个新的小文件里。并删除原先的小文件。这样将产生新的1000个小文件并删除旧的1000个小文件。
第三步：对新的1000个小文件进行排序，并将TOP10写入一个新的文件里，并删除旧的1000个小文件。
难度降低，如果给100W个数，或1000W（能够加载到内存），要求TOP10。
方法1：堆排序，创立含100个元素的最小堆（时间复杂O(n*logn)）
方法2：插排，选前10个数并排序，之后插排，直到遍历所有元素（时间复杂O(n*10)）