c++怎么做数据分析
发布网友
发布时间：2022-05-03 06:25
共2个回答
懂视网
时间：2022-05-03 10:46
方案二：位图
10^7需要10^7bit，记录是否出现过（其实就是bool vis[1e7+5]）
此问题用位图的方案分为以下三步进行解决：
经过以上三步后，产生有序的输出文件。
分布式处理之MapReduce
MapReduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。这样做的好处是可以在任务被分解后，可以通过大量机器进行并行计算，减少整个操作的时间。但如果你要我再通俗点介绍，那么，说白了，Mapreduce的原理就是一个归并排序。
例如，对于前面提到的倒排索引，
倒排索引：Map函数分析每个文档输出一个(词,文档号)的列表，Reduce函数的输入是一个给定词的所有（词，文档号），排序所有的文档号，输出(词,list（文档号）)。所有的输出集合形成一个简单的倒排索引，它以一种简单的算法跟踪词在文档中的位置。
参考链接：
1.
2. 维基百科-外排序
3. CSDN_JULY-MapReduce技术的初步了解与学习
4.
bitmap、Trie、数据库索引、倒排索引、外排序、Mapreduce
标签：排序 map 学习 htm 基本原理 效果 产生 树的高度 bit
热心网友
时间：2022-05-03 07:54
c++怎么做数据分析要用Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie树。
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。
我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构，如Bloomfilter/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。
无非就是分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序；双层桶划分Bloom filter/Bitmap；Trie树/数据库/倒排索引。
外排序分布式处理之Hadoop/Maprece。
set/mahashtable/hash_map/hash_setset/map/multiset/multimaphash_set/hash_map/hash_multiset/hash_multimap之区别。
