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数据处理面试题 PDF 下载
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主要内容：
前言
一般而言，标题含有“秒杀”，“99%”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了
哗众取宠之嫌，但进一步来讲，如果读者读罢此文，却无任何收获，那么，我也
甘愿背负这样的罪名，:-)，同时，此文可以看做是对这篇文章：十道海量数据处理
面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。
毕竟受文章和理论之限，本文将摒弃绝大部分的细节，只谈方法/模式论，且
注重用最通俗最直白的语言阐述相关问题。最后，有一点必须强调的是，全文行
文是基 于面试题的分析基础之上的，具体实践过程中，还是得具体情况具体分
析，且场景也远比本文所述的任何一种情况复杂得多。
OK，若有任何问题，欢迎随时不吝赐教。谢谢。
何谓海量数据处理？
所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。何谓海量，
就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大，
导致无法一次性装入内存。
那解决办法呢?针对时间，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，针对空间，无非就一个
办法：大而化小：分而治之/hash 映射，你不是说规模太大嘛，那简单啊，就把
规模大化为规模小的，各个击破不就完了嘛。
至于所谓的单机及集群问题，通俗点来讲，单机就是处理装载数据的机器有
限(只要考虑 cpu，内存，硬盘的数据交互)，而集群，机器有多辆，适合分布式
处理，并行计算(更多考虑节点和节点间的数据交互)。
再者，通过本 blog 内的有关海量数据处理的文章：Big Data Processing，我
们已经大致知道，处理海量数据问题，无非就是：
1. 分而治之/hash 映射 + hash 统计 + 堆/快速/归并排序；
2. 双层桶划分
3. Bloom filter/Bitmap；
4. Trie 树/数据库/倒排索引；
5. 外排序；
6. 分布式处理之 Hadoop/Mapreduce。
下面，本文第一部分、从 set/map 谈到 hashtable/hash_map/hash_set，简
要介绍下 set/map/multiset/multimap，及
hash_set/hash_map/hash_multiset/hash_multimap 之区别(万丈高楼平地起，基
础最重要)，而本文第二部分，则针对上述那 6 种方法模式结合对应的海量数据
处理面试题分别具体阐述。
第一部分、从 set/map 谈到 hashtable/hash_map/hash_set
稍后本文第二部分中将多次提到 hash_map/hash_set，下面稍稍介绍下这些容器，以作
为基础准备。一般来说，STL 容器分两种，
序列式容器(vector/list/deque/stack/queue/heap)， 关 联式容器。关联式容器又分为 set(集合)和 map(映射表)两大类，以及这两大类的
衍生体 multiset(多键集合)和 multimap(多键映射 表)，这些容器均以 RB-tree 完成。
此外，还有第 3 类关联式容器，如 hashtable(散列表)，以及以 hashtable 为底层机
制完成的 hash_set(散列集合)/hash_map(散列映射表)/hash_multiset(散列多键集
合)/hash_multimap(散列多键映 射表)。也就是说，set/map/multiset/multimap 都内
含一个 RB-tree，而 hash_set/hash_map/hash_multiset/hash_multimap 都内含一
个 hashtable。
所谓关联式容器，类似关联式数据库，每笔数据或每个元素都有一个键值(key)
和一个实值(value)，即所谓的 Key-Value(键-值对)。当元 素被插入到关联式容
器中时，容器内部结构(RB-tree/hashtable)便依照其键值大小，以某种特定规则
将这个元素放置于适当位置。
包括在非关联式数据库中，比如，在 MongoDB 内，文档(document)是最基
本的数据组织形式，每个文档也是以 Key-Value（键-值对）的方式组织起来。
一个文档可以有多个Key-Value 组合，每个Value 可以是不同的类型，比如String、
Integer、List 等等。
{ "name" : "July",
"sex" : "male",
"age" : 23 }
set/map/multiset/multimap
set，同 map 一样，所有元素都会根据元素的键值自动被排序，因为 set/map
两者的所有各种操作，都只是转而调用 RB-tree 的操作行为，不过，值得注意的
是，两者都不允许两个元素有相同的键值。
不同的是：set 的元素不像 map 那样可以同时拥有实值(value)和键值(key)，
set 元素的键值就是实值，实值就是键值，而 map 的所有元素都 是 pair，同时
拥有实值(value)和键值(key)，pair 的第一个元素被视为键值，第二个元素被视
为实值。
至于 multiset/multimap，他们的特性及用法和 set/map 完全相同，唯一的差
别就在于它们允许键值重复，即所有的插入操作基于 RB-tree 的 insert_equal()
而非 insert_unique()。
hash_set/hash_map/hash_multiset/hash_multimap
hash_set/hash_map，两者的一切操作都是基于 hashtable 之上。不同的是，
hash_set 同 set 一样，同时拥有实值和键值，且 实质就是键值，键值就是实值，
而 hash_map 同 map 一样，每一个元素同时拥有一个实值(value)和一个键值
(key)，所以其使用方式，和上面 的 map 基本相同。但由于 hash_set/hash_map
都是基于 hashtable 之上，所以不具备自动排序功能。为什么?因为 hashtable 没
有自动排序功能。
至于 hash_multiset/hash_multimap 的特性与上面的 multiset/multimap 完全
相同，唯一的差别就是它们 hash_multiset/hash_multimap 的底层实现机制是
hashtable(而 multiset/multimap，上面说了，底层实 现机制是 RB-tree)，所以
它们的元素都不会被自动排序，不过也都允许键值重复。
所以，综上，说白了，什么样的结构决定其什么样的性质，因为
set/map/multiset/multimap 都是基于 RB-tree 之上，所以有自动排序功能，而
hash_set/hash_map/hash_multiset/hash_multimap 都是基于 hashtable 之上，
所以不含有自动排序功能，至于加个前缀 multi_无非就是允许键值重复而已。
此外
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