内存频率

带宽 ，这个经常出现在内存、显存、显示器的技术参数到底是什么？其实，带宽在PC中是无处不在，下面就让我们一起来听听关于带宽的故事，了解一下带宽的基础知识。无论是初学者还是有一定经验的用户，文中介绍的内容都值得去学习和掌握。这些概念有利于大家深入、全面的了解计算机知识，是成为一个硬件高手的必经之路。 你知道吗？数字世界中的 比特 在数字世界里没有电影、没有杂志、没有一首首的乐曲，只有一个个的数字“1”和“0”。以前人们对于数字世界中的这两个数字还不知道如何命名，直到1946年普林斯顿大学的统计学家约翰•土吉（John Turkey）把它们定为二进制，才有了比特（Bit）这一术语。比特是电脑当中最小的量单位，1 MB=1024 KB=1024×1024 Byte=1024×1024×8 Bit。 一、认识带宽 在电子学领域里，带宽是用来描述 频带宽度 的。 在数字传输方面，也常用带宽来衡量 传输数据的能力 。用它来表示单位时间内（一般以“秒”为单位）传输数据容量的大小，表示吞吐数据的能力。这也意味着，宽的带宽每秒钟可以传输更多的数据。所以我们一般也将“带宽”称为“数据传输率”。 带宽的单位一般有两种表现形式第一种是B/s、KB/s或MB/s，表示单位时间（秒）内传输的数据量（字节、千字节、兆字节)。第二种是bps（或称b/s）、Kbps（或称Kb/s）或Mbps（或称Mb/s）

　　第一部分、十道海量数据处理面试题 　　1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 　　此题，在我之前的一篇文章 算法里头有所提到，当时给出的方案是：IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。 　　再详细介绍下此方案：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 　　2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 　　假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 　　典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述。 文中，给出的最终算法是：第一步、先对这批海量数据预处理，在O（N）的时间内用Hash表完成排序；然后，第二步、借助堆这个数据结构

第一部分、十道海量数据处理面试题 1 、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个 IP 。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的 IP 取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到 IP 是 32 位的，最多有个 2^32 个 IP 。同样可以采用映射的方法，比如模 1000 ，把整个大文件映射为 1000 个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的 IP （可以采用 hash_map 进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这 1000 个最大的 IP 中，找出那个频率最大的 IP ，即为所求。 或者如下阐述（雪域之鹰）： 算法思想：分而治之 +Hash 1.IP 地址最多有 2^32=4G 种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理； 2. 可以考虑采用 “ 分而治之 ” 的思想，按照 IP 地址的 Hash(IP)%1024 值，把海量 IP 日志分别存储到 1024 个小文件中。这样，每个小文件最多包含 4MB 个 IP 地址； 3. 对于每一个小文件，可以构建一个 IP 为 key ，出现次数为 value 的 Hash map ，同时记录当前出现次数最多的那个 IP 地址； 4. 可以得到 1024 个小文件中的出现次数最多的 IP ，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的 IP ； 2

第一部分、十道海量数据处理 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 　　此题，在我之前的一篇文章算法里头有所提到，当时给出的方案是：IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。 　　再详细介绍下此方案：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节 　　假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 　　典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述。 文中，给出的最终算法是：第一步、先对这批海量数据预处理，在O（N）的时间内用Hash表完成排序；然后，第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N

海量数据处理：十道面试题与十个海量数据处理方法总结 作者：July、youwang、yanxionglu。 时间：二零一一年三月二十六日 说明：本文分为俩部分，第一部分为10道海量数据处理的面试题，第二部分为10个海量数据处理的方法总结。有任何问题，欢迎交流、指正。 出处： http://blog.csdn.net/v_JULY_v 。 ------------------------------------------ 第一部分、十道海量数据处理面试题 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 或者如下阐述（雪域之鹰）： 算法思想：分而治之+Hash 1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理； 2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)%1024值，把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址；

第一部分、十道海量数据处理 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 　　此题，在我之前的一篇文章算法里头有所提到，当时给出的方案是：IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。 　　再详细介绍下此方案：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节 　　假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 　　典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述。 文中，给出的最终算法是：第一步、先对这批海量数据预处理，在O（N）的时间内用Hash表完成排序；然后，第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N

来源: blog.csdn.net 发布时间: 2011-03-30 13:23 阅读: 60 次 原文链接 全屏阅读 　 [收藏] 编辑点评： 本文将向您讲述诸多数据处理面试题以及方法的总结。 　　第一部分、十道海量数据处理面试题 　　 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 　　此题，在我之前的一篇文章 算法里头有所提到，当时给出的方案是：IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。 　　再详细介绍下此方案：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 　　2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 　　假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G

常见问题： ①Top K问题：分治+Trie树/Hash_map+小顶堆。采用Hash(x)%M将原文件分割成小文件，如果小文件太大则继续Hash分割，直至可以放入内存。 ②重复问题：BitMap位图 或 Bloom Filter布隆过滤器 或 Hash_set集合。每个元素对应一个bit处理。 ③排序问题：外排序 或 BitMap位图。分割文件+文件内排序+文件之间归并。 Top K问题： 有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 ①分治：顺序读文件，对每个词x取Hash(x)%2000，按照该值存到2000个小文件中。每个文件是500k左右。如果有文件超过了1M则继续分割。O(N) ②Trie树/Hash_map：字符串用Trie树最好。对每个小文件，统计其中出现的词频。O(N)*(平均字符长度),长度一般是常数，也就是O(N). ③小顶堆：用容量为100的小顶堆，以频率为value值插入，取每个文件现频率最大的100个词，把这100个词及相应的频率存入文件。最差O（N） lg(100)，也就是O（N）.注：2,3步骤合起来需要一轮磁盘存取过程。存入文件的个数可以缩减一下，因为主要开销在磁盘读取上，减少文件读取次数，可以在每个文件存取最大容量的字符数量，比如这道题1 （M/16字节字符串长度+频率

教你如何迅速秒杀99%的海量数据处理面试题 教你如何迅速秒杀99%的海量数据处理面试题 作者：July 出处：结构之法算法之道blog 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场景复杂得多。 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，其实很简单，海量，海量，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/ ，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。

声明： 原文引用参考July大神的csdn博客文章 => 海量处理面试题 海量数据处理概述 所谓海量数据处理，就是数据量太大，无法在较短时间内迅速解决，无法一次性装入内存。本文在前人的基础上总结一下解决此类问题的办法。那么有什么解决办法呢? 时间复杂度方面，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。空间复杂度方面，分而治之/hash映射。 海量数据处理的基本方法总结起来分为以下几种： 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/Mapreduce。 前提基础知识： 1 byte= 8 bit。 int整形一般为4 bytes 共32位bit。 2^32=4G。 1G=2^30=10.7亿。 1 分而治之+hash映射+快速/归并/堆排序 问题1 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？ 分析 ：50亿*64=320G大小空间。 算法思想1 ：hash 分解+ 分而治之 + 归并 遍历文件a，对每个url根据某种hash规则求取hash(url)/1024