处理海量数据的方法与思路

处理海量数据是大数据工程师必备技能，通过对PB级别的数据进行挖掘与分析发掘出有价值的信息，为企业或政府做出正确决策提供依据，是十分必要的一项工作，以下是常用的海量数据处理方法！

1. Bloom filter

Bloom filter是一种二进制向量数据结构，具有很好的空间效率和时间效率，可用来检测一个元素是否属于一个集合。该方法的优点是它的插入和查询时间都是常数，并且它查询元素却不保存元素本身，因此，具有良好的安全性，但因其算法的原因，其正确率稍低，可以确定不存在数据一定不存在，确定存在的数据不一定存在，适合对低错误率可以容忍的场合。

2. Hash

Hash即散列函数，其是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数，根据处理需求的不同，有不同的Hash函数，针对字符串、整数、排列也具有相应的Hash方法，常用的Hash构造方法有直接寻址法、数字分析法、平方取中法、折叠法、随机数法以及除留余数法等。

3. BitMap

BitMap是使用数组来表示某些数据是否存在的方法，可对数据进行快速查找、判断和删除操作，一般来说数据范围是int的10倍以下，Bloom可以看做是对BitMap的扩展。

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