教您怎么样飞快秒杀掉:99%的海量数据处理面试题澳门美高梅手机网站

http://www.blogways.net/blog/2013/04/10/generating-ssh-keys-4-github.html#1

转载至: http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7382693

 

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前言

  
1般而言,标题含有“秒杀”,“9玖%”,“史上最全/最强”等词汇的频仍都脱不了哗众取宠之嫌,但越来越来讲,假使读者读罢此文,却无别的收获,那么,小编也甘愿承受那样的罪名
:-),同时,此文能够当作是对那篇文章:十道海量数据处理面试题与10个主意大计算的1般抽象性总括。

   
毕竟受小说和辩驳之限,本文将丢弃绝大多数的细节,只谈论艺术术/格局论,且重视用最初阶最间接的语言解说相关题材。最终,有几许亟须强调的是,全文行文是依照面试题的剖析基础之上的,具体实践进程中,照旧得具体情形具体分析,且各样场景下供给思索的细节也远比本文所描述的任何一种缓解办法复杂得多。

    OK,若有其余难点,欢迎随时不吝赐教。感谢。

  1. Windows环境下生成SSH
    Keys,并接连GitHub
  2. Mac环境下生成SSH
    Keys,并延续GitHub
  3. 单机如何控制差异的SSH
    Keys连区别的Git环境?

名称为海量数据处理?

  
所谓海量数据处理,无非正是依据海量数据上的囤积、处理、操作。何谓海量,正是数据量太大,所以导致要么是无力回天在较长时间内相当慢化解,要么是数量太大,导致无法三次性装入内部存款和储蓄器。

   
那消除办法呢?针对时间,大家可以使用巧妙的算法搭同盟适的数据结构,如Bloom
filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie树,针对空中,无非就多少个主意: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,种种击破不就完了呗。

   
至于所谓的单机及集群难点,通俗点来讲,单机正是拍卖装载数据的机器有限(只要思考cpu,内部存款和储蓄器,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(越来越多思索节点和节点间的数目交互)。

    再者,通过本blog内的有关海量数据处理的篇章:Big Data
Processing
,大家早已大致了解,处理海量数据难点,无非正是:

 

  1. 分而治之/hash映射 + hash总结 + 堆/神速/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。

   
下边,本文第二有的、从set/map聊到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,基础最重点),而本文第三部分,则指向上述那6种艺术格局结合对应的海量数据处理面试题分别实际阐释。

 

咱俩得以接纳SSH
Keys在本机和GitHub之间建立二个安全的总是。下边,大家将手把手教您怎么样创建SSH
Keys并将公钥加到你的GitHub账户中。

率先有的、从set/map聊起hashtable/hash_map/hash_set

   
稍后本文第1片段中校数十次涉及hash_map/hash_set,下边稍稍介绍下那几个器皿,以作为基础准备。壹般的话,STL容器分三种,

  • 类别式容器(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,以及那两大类的衍生体multiset(多键集合)和multimap(多键映射表),那几个器皿均以RB-tree实现。别的,还有第贰类关联式容器,如hashtable(散列表),以及以hashtable为底层机制形成的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)。也正是说,set/map/multiset/multimap都内含二个RB-tree,而hash_set/hash_map/hash_multiset/hash_multimap都内含3个hashtable。

   
所谓关联式容器,类似关联式数据库,每笔数据或每一种成分都有一个键值(key)和一个实值(value),即所谓的Key-Value(键-值对)。当成分被插入到关联式容器中时,容器内部结构(RB-tree/hashtable)便遵照其键值大小,以某种特定规则将这一个因素放置于适当地方。

   
 包蕴在非关联式数据库中,比如,在MongoDB内,文书档案(document)是最宗旨的数据组织格局,每一个文档也是以Key-Value(键-值对)的格局组织起来。贰个文书档案能够有多少个Key-Value组合,各个Value能够是见仁见智的种类,比如String、Integer、List等等。 
{ “name” : “July”,  
  “sex” : “male”,  
    “age” : 23 }  

 

set/map/multiset/multimap

   
set,同map一样,全部因素都会遵照成分的键值自动被排序,因为set/map两者的全部种种操作,都只是转而调用RB-tree的操作行为,可是,值得注意的是,两者都不容许七个成分有1致的键值。
   
不一样的是:set的成分不像map那样能够而且全数实值(value)和键值(key),set成分的键值正是实值,实值正是键值,而map的全部因素都以pair,同时具备实值(value)和键值(key),pair的率先个要素被视为键值,第3个成分被视为实值。
   
至于multiset/multimap,他们的特色及用法和set/map完全相同,唯一的差异就在于它们允许键值重复,即怀有的插入操作基于RB-tree的insert_equal()而非insert_unique()。

hash_set/hash_map/hash_multiset/hash_multimap

   
hash_set/hash_map,两者的方方面面操作都以遵照hashtable之上。分化的是,hash_set同set1样,同时持有实值和键值,且实质正是键值,键值正是实值,而hash_map同map一样,每贰个元素同时负有一个实值(value)和一个键值(key),所以其使用办法,和上边的map基本相同。但鉴于hash_set/hash_map都以依照hashtable之上,所以不具有机动排序功用。为啥?因为hashtable未有自行排序功效。
   
至于hash_multiset/hash_multimap的表征与地点的multiset/multimap完全相同,唯1的差别正是它们hash_multiset/hash_multimap的底层完毕机制是hashtable(而multiset/multimap,上边说了,底层达成机制是RB-tree),所以它们的成分都不会被活动排序,然而也都同意键值重复。

   
所以,综上,说白了,什么样的布局决定其何等的属性,因为set/map/multiset/multimap都以依据RB-tree之上,所以有全自动排序作用,而hash_set/hash_map/hash_multiset/hash_multimap都以依照hashtable之上,所以不带有自动排序成效,至于加个前缀multi_独自便是允许键值重复而已。

    此外,

  • 关于怎么着hash,请看blog内此篇文章
  • 至于红黑树,请参看blog内密密麻麻文章
  • 关于hash_map的具体运用:请看这里,关于hash_set:请看此文

    OK,接下去,请看本文第叁某个、处理海量数据难题之6把密匙。

 

一、Windows环境下生成SSH key且接二连三GitHub

其次有些、处理海量数据难点之6把密匙

第叁步、看看是否存在SSH密钥(keys)

率先,大家要求探视是或不是探望本机是或不是存在SSH keys,打开Git Bash,并运维:

$cd ~/.ssh
# 检查你本机用户home目录下是否存在.ssh目录

假使,不存在此目录,则实行第壹步操作,不然,你本机已经存在ssh公钥和私钥,能够略过第一步,直接进入第一步操作。

密匙1、分而治之/Hash映射 + Hash_map计算 + 堆/火速/归并排序

一、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的可怜IP。

   
既然是海量数据处理,那么总之,给大家的数额那就决然是海量的。针对这些数额的海量,大家怎么样入手呢?对的,无非正是分而治之/hash映射

  • hash总计 + 堆/快捷/归并排序,说白了,就是先映射,而后计算,最后排序:
  1. 分而治之/hash映射:针对数据太大,内部存款和储蓄器受限,只可以是:把大文件化成(取模映射)小文件,即16字方针:大而化小,各种击破,减弱规模,每一个消除
  2. hash_map总结:当大文件转载了小文件,那么大家便足以利用常规的hash_map(ip,value)来开始展览频率总括。
  3. 堆/连忙排序:总结完了后头,便实行排序(可应用堆排序),获得次数最多的IP。

   具体而论,则是:
“首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,各个写入到二个大文件中。注意到IP是三14位的,最多有个二^三十四个IP。同样能够选取映射的点子,比如%一千,把一切大文件映射为1000个小文件,再找出各类小文中出现频率最大的IP(能够选取hash_map对那一千个公文中的所有IP举办频率总括,然后挨家挨户找出各种文件中频率最大的百般IP)及相应的效能。然后再在这一千个最大的IP中,找出分外频率最大的IP,即为所求。”–10道海量数据处理面试题与拾一个法子大计算

    关于本题,还有多少个难点,如下:

     
1、Hash取模是壹种等价映射,不会存在同一个要素分散到不一样小文件中的景况,即那里运用的是mod一千算法,那么相同的IP在hash取模后,只恐怕落在同二个文书中,不可能被分流的。因为一旦多少个IP相等,那么通过Hash(IP)之后的哈希值是一样的,将此哈希值取模(如模1000),必定如故非凡。
     
二、那毕竟什么样是hash映射呢?简单的话,正是为了有利于电脑在个别的内部存款和储蓄器中处理big数据,从而通过壹种炫耀散列的方法让数据均匀分布在对应的内部存储器地方(如大数据因而取余的措施映射成小树存放在内部存款和储蓄器中,或大文件映射成八个小文件),而以此映射散列方式便是大家常常所说的hash函数,设计的好的hash函数能让数据均匀分布而压缩争论。固然数量映射到了其它一些不一样的地方,但数量依旧原来的数目,只是代表和代表那么些原本数据的花样产生了变动而已。

   
OK,有趣味的,还能再通晓下1致性hash算法,见blog内此文第陆局地:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6879101

二、寻找热门查询,300万个查询字符串中执会调查总结局计最看好的11个查询

    原题:探寻引擎会由此日记文件把用户每一遍搜寻使用的有所检索串都记录下来,每一个查询串的长度为一-25伍字节。假若如今有1000万个记录(这一个查询串的重复度相比高,即便总数是一千万,但假使除去重复后,不超过三百万个。二个查询串的重复度越高,表达查询它的用户更加多,约等于越吃香),请你总计最看好的10个查询串,供给利用的内部存款和储蓄器无法超过1G。

    解答:由地点第二题,大家知晓,数据大则划为小的,如如一亿个Ip求Top
拾,可先%一千将ip分到一千个小文件中去,并有限支持1种ip只现出在1个文本中,再对种种小文件中的ip实行hashmap计数总括并按数据排序,最终归并可能最小堆依次拍卖每一种小文件的top10以获取终极的结。

   
但就算数量规模相比小,能3遍性装入内部存储器呢?比如那第壹题,纵然有一千万个Query,可是由于重复度比较高,由此实际唯有300万的Query,每种Query25伍Byte,由此大家能够设想把他们都放进内部存款和储蓄器中去(300万个字符串假若没有重新,都是最大尺寸,那么最多占用内部存款和储蓄器三M*一K/4=0.7伍G。所以能够将富有字符串都存放在内部存款和储蓄器中实行拍卖),而现行反革命只是要求3个恰如其分的数据结构,在那里,HashTable相对是大家先行的选料。

  
 所以大家舍弃分而治之/hash映射的步子,直接上hash总结,然后排序。So,针对此类典型的TOP
K难点,接纳的心计往往是:hashmap + 堆。如下所示:

  1. hash_map计算:先对那批海量数据预处理。具体方法是:维护贰个Key为Query字串,Value为该Query出现次数的HashTable,即hash_map(Query,Value),每便读取一个Query,倘诺该字串不在Table中,那么投入该字串,并且将Value值设为一;即使该字串在Table中,那么将该字串的计数加壹即可。最后大家在O(N)的年华复杂度内用Hash表完结了总结;
  2. 堆排序:第1步、借助堆那几个数据结构,找出Top
    K,时间复杂度为N‘logK。即借助堆结构,我们能够在log量级的光阴内搜寻和调动/移动。由此,维护3个K(该难题中是10)大小的小根堆,然后遍历300万的Query,分别和根成分进行自查自纠。所以,大家最后的大运复杂度是:O(N) +
    N’ * O(logK),(N为1000万,N’为300万)。

   
别忘了那篇小说中所述的堆排序思路:“维护k个成分的小小堆,即用体积为k的相当小堆存款和储蓄早先遍历到的k个数,并若是它们就是最大的k个数,建堆费时O(k),并调动堆(费时O(logk))后,有k壹>k2>…kmin(kmin设为小顶堆中细小成分)。继续遍历数列,每一趟遍历多个成分x,与堆顶成分相比较,若x>kmin,则更新堆(x入堆,用时logk),不然不立异堆。那样下来,总费时O(k*logk+(n-k)*logk)=O(n*logk)。此方法得益于在堆中,查找等各项操作时间复杂度均为logk。”–其叁章续、Top
K算法难点的完成

   
当然,你也得以运用trie树,关键字域存该查询串出现的次数,未有出现为0。最后用十三个因素的微小推来对出现频率实行排序。

三、有1个一G大小的四个文本,里面每1行是三个词,词的高低不超越1六字节,内存限制大小是1M。重回频数最高的九十几个词。
       由地方那五个例题,分而治之 + hash总结 +
堆/快捷排序这一个套路,大家已经初阶有了屡试不爽的感到。上边,再拿几道再多多验证下。请看此第一题:又是文件相当大,又是内部存款和储蓄器受限,如何做?还是能够如何是好吧?无非依旧:

  1. 分而治之/hash映射:顺序读文件中,对于各类词x,取hash(x)%陆仟,然后遵照该值存到伍仟个小文件(记为x0,x一,…x499九)中。那样各样文件差不多是200k左右。即使内部的有的文件抢先了1M大大小小,还足以遵从类似的法子继续往下分,直到分解获得的小文件的高低都不超过1M。
  2. hash_map总计:对各种小文件,选择trie树/hash_map等总计每一个文件中冒出的词以及相应的频率。
  3. 堆/归并排序:取出出现频率最大的玖拾陆个词(能够用含99个结点的最小堆)后,再把玖拾柒个词及相应的功用存入文件,那样又取得了四千个文本。最终正是把那伍仟个文本进行联合(类似于归并排序)的经过了。

四、海量数据分布在十0台总括机中,想个办法高效计算出那批数量的TOP10。

   
尽管种种数据成分只出现二遍,而且只现身在某一台机械中,那么能够使用以下步骤计算出现次数TOP拾的数码成分:

  1. 堆排序:在每台微型计算机上求出TOP10,能够选用包括十三个因素的堆完结(TOP10小,用最大堆,TOP拾大,用相当小堆,比如求TOP十大,大家第3取前拾贰个成分调整成最小堆,假诺发现,然后扫描后边的数据,并与堆顶成分比较,如果比堆顶成分大,那么用该因素交替堆顶,然后再调动为最小堆。最终堆中的成分即是TOP拾大)。
  2. 求出每台计算机上的TOP10后,然后把那拾0台电脑上的TOP10组合起来,共一千个数据,再采用方面类似的不2诀供给出TOP10就足以了。

    但假若同二个因素重复出现在不相同的计算机中吗,如下例子所述:

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    那年,你可以有二种格局:

  • 遍历一次全数数据,重新hash取摸,如此使得同三个要素只出现在独立的一台微型总括机中,然后选择地点所说的办法,总计每台计算机中种种要素的产出次数找出TOP10,继而组合拾0台微型总计机上的TOP十,找出终极的TOP十。
  • 抑或,暴力求解:直接计算总计每台微型计算机中各种要素的面世次数,然后把同3个因素在差别机器中的出现次数相加,最后从全体数据中找出TOP十。

五、有十二个公文,每一种文件一G,每种文件的每壹行存放的都以用户的query,每种文件的query都可能再也。要求您依照query的频度排序。

   方案1:直接上:

  1. hash映射:顺序读取11个文本,依照hash(query)%十的结果将query写入到别的13个文件(记为a0,a一,..a玖)中。那样新转变的公文每一个的大大小小大概也一G(借使hash函数是专擅的)。
  2. hash_map总结:找1台内部存款和储蓄器在二G左右的机器,依次对用hash_map(query,
    query_count)来总计每种query出现的次数。注:hash_map(query,query_count)是用来总括每种query的产出次数,不是储存他们的值,出现1遍,则count+1。
  3. 堆/飞快/归并排序:利用高效/堆/归并排序遵照出现次数进行排序,将排序好的query和呼应的query_cout输出到文件中,那样获得了拾1个排好序的文件(记为澳门美高梅手机网站 2)。最终,对那十一个文本进行归并排序(内排序与向外排水序相结合)。根据此方案一,那里有1份完结:https://github.com/ooooola/sortquery/blob/master/querysort.py

     除外,此题还有以下三个措施:
   
方案2:1般query的总量是少数的,只是再次的次数相比多而已,或然对此全数的query,二遍性就足以投入到内部存储器了。那样,大家就能够运用trie树/hash_map等直接来计算每种query出现的次数,然后按出现次数做火速/堆/归并排序就足以了。

   
方案三:与方案1看似,但在做完hash,分成四个文件后,能够付出四个文件来处理,选取分布式的架构来处理(比如MapReduce),最终再展开统1。

陆、
给定a、b七个公文,各存放50亿个url,种种url各占6四字节,内存限制是四G,让您找出a、b文件共同的url?

   
能够估摸每种文件安的高低为⑤G×6四=320G,远远超过内部存款和储蓄器限制的四G。所以不恐怕将其完全加载到内部存储器中处理。思虑动用分而治之的办法。

  1. 分而治之/hash映射:遍历文件a,对各样url求取澳门美高梅手机网站 3,然后依照所取得的值将url分别存款和储蓄到1000个小文件(记为澳门美高梅手机网站 4,那里漏写个了a1)中。那样各样小文件的大约为300M。遍历文件b,采纳和a相同的点子将url分别存款和储蓄到1000小文件中(记为澳门美高梅手机网站 5)。那样处理后,全数希望同样的url都在对应的小文件(澳门美高梅手机网站 6)中,不对应的小文件不只怕有同1的url。然后大家只供给出一千对小文件中一律的url即可。
  2. hash_set总计:求每对小文件中千篇一律的url时,能够把里面3个小文件的url存款和储蓄到hash_set中。然后遍历另二个小文件的每一个url,看其是还是不是在刚刚构建的hash_set中,若是是,那么就是手拉手的url,存到文件之中就足以了。

    OK,此第二种方法:分而治之/hash映射 + hash总括 +
堆/快捷/归并排序,再看最终4道题,如下:

7、怎么在海量数据中找出双重次数最多的一个?

   
方案:先做hash,然后求模映射为小文件,求出每种小文件中重复次数最多的三个,并记录重复次数。然后找出上一步求出的数额中再一次次数最多的2个就是所求(具体参考前边的题)。

8、上千万或上亿数据(有再次),总计个中出现次数最多的前N个数据。

   
方案:上千万或上亿的多寡,今后的机械的内部存款和储蓄器应该能存下。所以思考使用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来拓展总括次数。然后使用堆取出前N个冒出次数最多的多少。

九、多少个文本文件,大致有三万行,每行1个词,要求总结出里面最频仍出现的前1三个词,请给出思想,给出时间复杂度分析。

 

 

   
方案1:假如文件比较大,无法二遍性读入内部存款和储蓄器,能够选择hash取模的点子,将大文件说明为多个小文件,对于单个小文件利用hash_map总计出每一种小文件中十二个最常出现的词,然后再展开归并拍卖,找出最后的13个最常出现的词。
   
方案2:通过hash取模将大文件表明为多个小文件后,除了能够用hash_map计算出各样小文件中12个最常出现的词,也得以用trie树计算每一种词出现的次数,时间复杂度是O(n*le)(le表示单词的平准长度),最后同样找出现身最频仍的前13个词(可用堆来促成),时间复杂度是O(n*lg10)。

拾.
1000万字符串,在那之中有些是重复的,需求把重复的全套去掉,保留未有重新的字符串。请怎么设计和完成?

  • 方案一:那题用trie树相比较确切,hash_map也行。
  • 方案二:from
    xjbzju:,一千w的数码规模插入操作完全不现实,在此之前试过在stl下100w成分插入set中1度慢得不可能经得住,觉得基于hash的贯彻不会比红黑树好太多,使用vector+sort+unique都要得力许多,提出仍旧先hash成小文件分别处理再汇总。

   
上述方案第22中学读者xbzju的点子让自家想到了有的标题,正是set/map,与hash_set/hash_map的性质相比?共计1个难点,如下:

  • 1、hash_set在相对级数据下,insert操作优于set?
    这位blog:http://t.cn/zOibP7t 给的进行数据可相信不? 
  • 2、那map和hash_map的属性比较呢? 哪个人做过有关实验?

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  • 三、那查询操作呢,如下段文字所述?

 

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    或许小数据量时用map,构造快,大数据量时用hash_map?

rbtree PK hashtable

    据朋友№邦卡猫№的做的红黑树和hash
table的属性测试中发现:当数据量基本上int型key时,hash table是rbtree的3-肆倍,但hash table1般会浪费大概2/四内部存款和储蓄器。

   
因为hash table所做的运算就是个%,而rbtree要比较很多,比如rbtree要看value的数据
,每一种节点要多出三个指针(或然偏移量)
借使急需任何职能,比如,计算有个别范围内的key的多寡,就供给加多少个计数成员。

   
且1s rbtree能举办大致50w+次插入,hash table差不离是大抵200w次。但是很多的时候,其速度能够忍了,例如倒排索引大致也是以此速度,而且单线程,且倒排表的拉链长度不会太大。正因为依照树的兑现其实不如hashtable慢到何地去,所以数据库的目录一般都以用的B/B+树,而且B+树还对磁盘友好(B树能卓有功能下跌它的冲天,所以减少磁盘交互次数)。比如未来十三分流行的NoSQL数据库,像MongoDB也是利用的B树索引。关于B树体系,请参考本blog内此篇小说:从B树、B+树、B*树谈到R
。越来越多请待继续试验论证。

 

1一.
三个文件文件,找出前11个日常出现的词,但此番文件相比长,说是上亿行或10亿行,同理可得不恐怕2回读入内部存款和储蓄器,问最优解。

   
方案一:首先依据用hash并求模,将文件表明为多个小文件,对于单个文件利用上题的不贰诀窍求出每种文件件中12个最常出现的词。然后再开始展览归并拍卖,找出终极的11个最常出现的词。

 

1贰. 100w个数中找出最大的91伍个数。

   
方案1:采取部分淘汰法。选拔前九十多个因素,并排序,记为种类L。然后3回扫描剩余的成分x,与排好序的九十九个成分中型小型小的的成分比,即便比这一个非常的小的要大,那么把那一个小小的要素删除,并把x利用插入排序的怀恋,插入到序列L中。依次轮回,知道扫描了拥有的因素。复杂度为O(100w*100)。
   
方案2:选取快捷排序的思辨,每一遍分割之后只思虑比轴大的1局地,知道比轴大的一片段在比100多的时候,选取守旧排序算法排序,取前九十六个。复杂度为O(拾0w*100)。
   
方案三:在前方的题中,大家曾经关系了,用二个含九十几个要素的细微堆实现。复杂度为O(拾0w*lg100)。

 

    接下去,我们来看第1种艺术,双层捅划分。

 

第一步、创造一对新的SSH密钥(keys)

输入如下命令:

$ssh-keygen -t rsa -C "your_email@example.com"
# 这将按照你提供的邮箱地址,创建一对密钥
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/c/Users/you/.ssh/id_rsa): [Press enter]

直接回车,则将密钥按默许文件进行仓库储存。此时也得以输入特定的公文名,比如/c/Users/you/.ssh/github_rsa

进而,根据提醒,你必要输入密码和承认密码。相关提醒如下:

Enter passphrase (empty for no passphrase): [Type a passphrase]
Enter same passphrase again: [Type passphrase again]

输入达成之后,显示屏会展现如下音讯:

Your identification has been saved in /c/Users/you/.ssh/id_rsa.
Your public key has been saved in /c/Users/you/.ssh/id_rsa.pub.
The key fingerprint is:
01:0f:f4:3b:ca:85:d6:17:a1:7d:f0:68:9d:f0:a2:db your_email@example.com

密匙二、多层划分

多层划分—-其实本质上只怕分而治之的合计,重在“分”的技艺上!
  适用范围:第k大,中位数,不重复或重复的数字
  基本原理及大旨:因为成分范围相当大,不能够选取直接寻址表,所以经过反复分割,稳步分明限制,然后最终在一个得以承受的限定内进行。

难点实例:

一3、二.5亿个整数中找出不重复的平头的个数,内部存款和储蓄器空间不足以容纳那二.5亿个整数。
   
有点像鸽巢原理,整数个数为2^3二,也正是,我们能够将那二^三十四个数,划分为二^八个区域(比如用单个文件表示3个区域),然后将数据分离到分裂的区域,然后差别的区域在行使bitmap就可以直接解决了。也便是说只要有丰富的磁盘空间,就足以很方便的化解。

1肆、5亿个int找它们的中位数。

  1. 思路一:这么些事例比上面11分更显眼。首先大家将int划分为2^十四个区域,然后读取数据计算落到每个地区里的数的个数,之后我们依照总计结果就足以判明中位数落到非凡区域,同时领会那些区域中的第几大数刚好是中位数。然后第二回扫描我们只计算落在那一个区域中的那多少个数就足以了。
    骨子里,即使不是int是int6四,大家得以因此1遍那样的剪切即可降低到还可以的水平。即能够先将int陆拾分成二^二六个区域,然后分明区域的第几大数,在将该区域分为二^21个子区域,然后明确是子区域的第几大数,然后子区域里的数的个数唯有贰^20,就足以一贯运用direct
    addr table进行总括了。
  2.   思路二@莲灰夹克衫:同样供给做三遍总计,假使数量存在硬盘上,就需求读取一次。
    艺术同基数排序有个别像,开四个大小为6553陆的Int数组,第①回读取,计算Int3二的高拾几个人的景色,也正是0-6553伍,都算作0,6553陆 –
    131071都算作壹。就一定于用该数除以65536。Int3二 除以
    6553陆的结果不会抢先6553陆种状态,由此开1个长度为6553陆的数组计数就能够。每读取1个数,数组中对应的计数+壹,思量有负数的情事,需求将结果加32768后,记录在对应的数组内。
    率先遍计算之后,遍历数组,每个累加总计,看中位数处于哪个区间,比如处于区间k,那么0-
    k-一的区间里数字的多少sum应该<n/二(2.5亿)。而k+1 –
    6553伍的计数和也<n/贰,第3回总计同地点的不二秘籍类似,但此次只计算处于区间k的情形,也正是说(x
    / 65536) + 3276八 =
    k。计算只总括低十几人的情景。并且应用刚才总括的sum,比如sum =
    二.4玖亿,那么现在正是要在低十三人里面找十0万个数(二.五亿-2.4九亿)。此次计数之后,再总计一下,看中位数所处的距离,最终将高位和未有组合一下正是结果了。

 

其三步、在GitHub账户中添加你的公钥

运维如下命令,将公钥的情节复制到系统粘贴板(clipboard)中。

clip < ~/.ssh/id_rsa.pub

接着:

  1. 登6GitHub,进入你的Account Settings.
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  2. 在右侧菜单,点击”SSH Keys”.
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  3. 点击”Add SSH key”按钮. 澳门美高梅手机网站 11
  4. 粘贴你的密钥到key输入框中.
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  5. 点击”Add Key”按钮。 澳门美高梅手机网站 13
  6. 再弹出窗口,输入你的GitHub密码,点击确认按钮。
  7. 到此,旗开马到了!

密匙三:Bloom filter/Bitmap

第四步、测试

为了确认大家得以经过SSH连接GitHub,大家输入下边发号施令。输入后,会供给我们提供验证密码,输入以前创制的密码就ok了。

$ssh -T git@github.com

你恐怕会看出告警新闻,如下:

The authenticity of host 'github.com (207.97.227.239)' can't be established.
RSA key fingerprint is 16:27:ac:a5:76:28:2d:36:63:1b:56:4d:eb:df:a6:48.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?

毫不担心,直接输入yes。

若是看到上边新闻,就表明全部完美!

Hi username! You've successfully authenticated, but GitHub does not provide shell access.

Bloom filter

至于怎么着是Bloom filter,请参看blog内此文:

 

  适用范围:能够用来实现多少字典,举行数据的判重,或然集合求交集
  基本原理及中央:
  对于原理来说很简短,位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置一,查找时若是发现全数hash函数对应位都是一证实存在,很显眼这一个进度并不有限支撑查找的结果是百分百不易的。同时也不辅助删除壹个已经插入的重点字,因为该关键字对应的位会带动到别的的根本字。所以贰个总结的改正正是counting Bloom filter,用四个counter数组代替位数组,就足以支撑删除了。
  还有1个相比重大的难题,如何依据输入成分个数n,明确位数组m的深浅及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln二)*(m/n)时错误率最小。在错误率十分的小于E的景色下,m至少要等于n*lg(1/E)才能代表任意n个因素的聚合。但m还应该更加大些,因为还要保障bit数组里最少百分之五10为0,则m应该>=nlg(1/E)*lge
差不多正是nlg(1/E)壹.4四倍(lg表示以二为底的对数)。
  举个例证大家假若错误率为0.0一,则此时m应大致是n的一三倍。那样k大约是八个。
  注意这里m与n的单位分化,m是bit为单位,而n则是以成分个数为单位(准确的乃是不相同因素的个数)。经常单个成分的长短都以有很多bit的。所以使用bloom
filter内部存款和储蓄器上日常都以节约的。

  扩展:

  Bloom
filter将聚合中的成分映射到位数组中,用k(k为哈希函数个数)个映射位是还是不是全1表示成分在不在这些集合中。Counting
bloom
filter(CBF)将位数组中的每一个人扩大为三个counter,从而协理了元素的去除操作。Spectral
Bloom
Filter(SBF)将其与集合成分的产出次数关联。SBF选用counter中的最小值来就好像表示成分的现身频率。

   能够看下上文中的第伍题:

 

“陆、给你A,B多个公文,各存放50亿条U安德拉L,每条U智跑L占用6肆字节,内部存款和储蓄器限制是四G,让您找出A,B文件共同的U纳瓦拉L。借使是八个甚至n个文件呢?

  依照那么些难点大家来总计下内部存款和储蓄器的占用,四G=二^32大概是40亿*8大概是340亿,n=50亿,要是按出错率0.0一算必要的大体是650亿个bit。以往可用的是340亿,相差并不多,那样可能会使出错率上升些。其它假如这一个urlip是各样对应的,就足以转换来ip,则大大简单了。

   
同时,上文的第四题:给定a、b四个公文,各存放50亿个url,每一个url各占6四字节,内部存款和储蓄器限制是4G,让您找出a、b文件共同的url?就算允许有自然的错误率,能够选拔Bloom
filter,四G内部存款和储蓄器大致能够表示340亿bit。将在这之中2个文件中的url使用Bloom
filter映射为那340亿bit,然后逐一读取此外1个文本的url,检查是否与Bloom
filter,假诺是,那么该url应该是一起的url(注意会有肯定的错误率)。”

二、Mac环境下生成SSH key且一而再GitHub

Bitmap

    下边关于Bitmap的利用,能够看下上文中的第二3题,以及其它一道新题:

“①三、在二.五亿个整数中找出不另行的整数,注,内部存款和储蓄器不足以容纳那二.5亿个整数。

   
方案一:选用二-Bitmap(各类数分配2bit,00代表不设有,0一代表出现2遍,10意味着数次,1壹无意义)进行,共需内部存储器二^3二
* 2 bit=1GB内部存款和储蓄器,还是能接受。然后扫描那2.伍亿个整数,查看Bitmap中相对应位,如果是00变01,01变10,10维持不变。所描完事后,查看bitmap,把对应位是0一的平头输出即可。
   
方案贰:也可采取与第一题类似的艺术,实行分割小文件的不二秘诀。然后在小文件中找出不重复的整数,并排序。然后再拓展统一,注意去除重复的要素。

一五、给40亿个不另行的unsigned
int的整数,没排过序的,然后再给三个数,怎样快捷判断那几个数是不是在那40亿个数个中?

    方案一:frome
oo,用位图/Bitmap的方法,申请512M的内部存储器,1个bit位代表贰个unsigned
int值。读入40亿个数,设置相应的bit位,读入要询问的数,查占星应bit位是还是不是为一,为一表示存在,为0表示不存在。

 

率先步、看看是或不是存在SSH密钥(keys)

首先,大家要求探视是不是探望本机是或不是留存SSH
keys,打开终端(Terminal),并运维:

$cd ~/.ssh
# 检查你本机用户home目录下是否存在.ssh目录

借使,不存在此目录,则开始展览第3步操作,不然,你本机已经存在ssh公钥和私钥,能够略过第三步,间接进入第3步操作。

密匙4、Trie树/数据库/倒排索引

Trie树

  适用范围:数据量大,重复多,不过数量连串小能够放入内部存款和储蓄器
  基本原理及中央:完毕格局,节点孩子的表示方法
  扩展:压缩完成。
  难点实例:

  1. 上面的第2题:寻找热门查询:查询串的重复度相比高,固然总数是一千万,但借使除去重复后,不超越3百万个,每一种不超越25伍字节。
  2. 上面的第5题:有十二个文本,每种文件壹G,各类文件的每一行都存放的是用户的query,每一种文件的query都大概再次。要你依据query的频度排序。
  3. 一千万字符串,在那之中多少是同等的(重复),要求把重复的总体去掉,保留没有重新的字符串。请问怎么设计和贯彻?
  4. 上面的第8题:2个文件文件,大概有一千0行,每行贰个词,供给总计出里面最频仍出现的前1三个词。其化解模式是:用trie树总括每种词现身的次数,时间复杂度是O(n*le)(le表示单词的平准长度),然后是找出出现最频仍的前11个词。

 

   
越来越多关于Trie树的牵线,请参见此文:从Trie树(字典树)提及后缀树

数据库索引
  适用范围:大数据量的增加和删除改查
  基本原理及核心:利用多少的陈设完成情势,对海量数据的增加和删除改查实行拍卖。

倒排索引(Inverted index)
  适用范围:搜索引擎,关键字查询
  基本原理及大旨:为啥叫倒排索引?一种索引方法,被用来囤积在全文字笔迹检查实验索下某些单词在一个文书档案大概1组文书档案中的存款和储蓄地方的映照。
 以英文为例,上面是要被索引的文件:
    T0 = “it is what it is”
    T1 = “what is it”
    T2 = “it is a banana”
    大家就能博得上边包车型大巴反向文件目录:
    “a”:      {2}
    “banana”: {2}
    “is”:     {0, 1, 2}
    “it”:     {0, 1, 2}
    “what”:   {0, 1}
 检索的尺度”what”,”is”和”it”将相应集合的混杂。

  正向索引开发出来用来囤积种种文书档案的单词的列表。正向索引的查询往往满意每一个文书档案有序频仍的全文查询和各类单词在校验文书档案中的验证那样的查询。在正向索引中,文书档案占据了着力的地方,每一种文书档案指向了二个它所包含的索引项的行列。也等于说文书档案指向了它富含的那个单词,而反向索引则是单词指向了涵盖它的文书档案,很简单看到那么些反向的关联。
  扩展:
  难题实例:文书档案检索系统,查询那么些文件包蕴了某单词,比如大规模的学术杂谈的第2字搜索。

    关于倒排索引的选择,越多请参见:

 

其次步、创造1对新的SSH密钥(keys)

输入如下命令:

$ssh-keygen -t rsa -C "your_email@example.com"
# 这将按照你提供的邮箱地址,创建一对密钥
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/Users/you/.ssh/id_rsa): [Press enter]

直接回车,则将密钥按暗中同意文件举办仓库储存。此时也足以输入特定的公文名,比如/Users/you/.ssh/github_rsa

继而,根据提醒,你须要输入密码和认可密码。相关提醒如下:

Enter passphrase (empty for no passphrase): [Type a passphrase]
Enter same passphrase again: [Type passphrase again]

输入完毕今后,显示屏会展现如下新闻:

Your identification has been saved in /Users/you/.ssh/id_rsa.
Your public key has been saved in /Users/you/.ssh/id_rsa.pub.
The key fingerprint is:
01:0f:f4:3b:ca:85:d6:17:a1:7d:f0:68:9d:f0:a2:db your_email@example.com

密匙五、外排序

  适用范围:大数量的排序,去重
  基本原理及中央:向外排水序的合并措施,置换选拔败者树原理,最优归并树
难题实例:
  一).有贰个一G高低的一个文件,里面每一行是一个词,词的轻重不超过十七个字节,内部存款和储蓄器限制大小是1M。再次来到频数最高的玖九个词。
  这些数额颇具很强烈的风味,词的轻重为17个字节,可是内部存款和储蓄器唯有1M做hash显明不够,所以能够用来排序。内部存款和储蓄器能够当输入缓冲区使用。

    关于多路归并算法及向外排水序的现实性使用场景,请参见blog内此文:

 

其三步、在GitHub账户中添加你的公钥

运行如下命令,将公钥的内容复制到系统粘贴板(clipboard)中。

pbcopy < ~/.ssh/id_rsa.pub

接着:

  1. 登陆GitHub,进入你的Account Settings.
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  2. 在右边菜单,点击”SSH Keys”.
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  3. 点击”Add SSH key”按钮. 澳门美高梅手机网站 16
  4. 粘贴你的密钥到key输入框中.
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  5. 点击”Add Key”按钮。 澳门美高梅手机网站 18
  6. 再弹出窗口,输入你的GitHub密码,点击确认按钮。
  7. 到此,马到功成了!

密匙陆、分布式处理之Mapreduce

 
  MapReduce是1种计算模型,简而言之就是将大量的办事(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最后结果(REDUCE)。那样做的好处是足以在职分被分解后,能够透过多量机械举办并行总括,收缩整个操作的岁月。但即使你要自个儿再通俗点介绍,那么,说白了,Mapreduce的规律正是三个集合排序。

适用范围:数据量大,然而多少体系小能够放入内部存款和储蓄器
基本原理及宗旨:将数据交由分歧的机械去处理,数据划分,结果归约。
难点实例:

  1. The canonical example application of MapReduce is a process to count
    the appearances of each different word in a set of documents:
  2. 海量数据分布在拾0台电脑中,想个办法高效计算出那批数量的TOP10。
  3. 总计有N个机器,每种机器上有N个数。每一种机器最多存O(N)个数并对它们操作。如何找到N^3个数的中数(median)?

 

    越多具体演说请参见blog内:

第四步、测试

为了确认大家能够通过SSH连接GitHub,大家输入上边发号施令。输入后,会须求我们提供注明密码,输入以前创造的密码就ok了。

$ ssh -T git@github.com

您只怕会看出告警音信,如下:

The authenticity of host 'github.com (207.97.227.239)' can't be established.
RSA key fingerprint is 16:27:ac:a5:76:28:2d:36:63:1b:56:4d:eb:df:a6:48.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?

不用担心,直接输入yes。

只要见到下边音讯,就表达全数完美!

Hi username! You've successfully authenticated, but GitHub does not provide shell access.

####【注意】

要是日前未有将转移的密钥存放在暗中同意的文件id_rsa中(而是my_rsa中),那么ssh -T git@github.com指令就需求添加参数来推行。如下:

$ ssh -T -i my_rsa git@github.com

此外形式/方法论,结合操作系统知识

   
至此,三种处理海量数据难题的格局/方法已经解说完毕。据观测,那方面包车型客车面试题无外乎以上1种或其变形,然标题为什么取为是:秒杀9九%的雅量数据处理面试题,而不是百分百吧。OK,给读者看最后一道题,如下:

 
  非常的大的公文,装不进内部存款和储蓄器。每行1个int类型数据,以后要你随便取9十六个数。

   
大家发现上述这道题,无论是以上任何一种方式/方法都不好做,这有怎么着好的其余情势吧?大家能够看看:操作系统内部存款和储蓄器分页系统规划(说白了,正是映射+建索引)。

    Windows
3000采用基于分页机制的虚拟内部存款和储蓄器。每一种进度有四GB的虚拟地址空间。基于分页机制,那四GB地址空间的有些某些被映射了物理内部存储器,壹些有些映射硬盘上的调换文
件,壹些有的怎么样也绝非映射。程序中运用的都以四GB地址空间中的虚拟地址。而访问物理内部存款和储蓄器,要求采取物理地址。
关于怎么样是物理地址和虚拟地址,请看:

  • 大体地址 (physical address):
    放在寻址总线上的地点。放在寻址总线上,借使是读,电路依照那个地址每位的值就将相应地点的大体内部存储器中的多少放到数据总线中传输。假诺是写,电路依据那一个地址每位的值就将相应地点的物理内部存款和储蓄器中放入数据总线上的始末。物理内部存储器是以字节(5个人)为单位编址的。 
  • 虚拟地址 (virtual address):
    四G虚拟地址空间中的地址,程序中利用的都以虚拟地址。 使用了分页机制之后,四G的地点空间被分成了原则性大小的页,每1页恐怕被映射到大体内部存款和储蓄器,恐怕被映射到硬盘上的交流文件中,可能尚未映射任何事物。对于一般次第来说,四G的地方空间,只有一小部分炫耀了物理内部存款和储蓄器,大片大片的有的是不曾映射任何事物。物理内存也被分页,来映射地址空间。对于32bit的
    Win贰k,页的高低是4K字节。CPU用来把虚拟地址转换到物理地址的音信寄存在名称叫页目录和页表的组织里。 

    物理内部存储器分页,2个物理页的轻重缓急为4K字节,第0个物理页从物理地址
0x00000000
处开端。由于页的分寸为4KB,便是0x一千字节,所以第一页从物理地址
0x0000一千 处开头。第一页从情理地址 0x00003000处初叶。可以见见由于页的轻重是4KB,所以只必要3二bit的地方中高20bit来寻址物理页。 

   
再次来到上面大家的题材:相当大的公文,装不进内部存款和储蓄器。每行一个int类型数据,未来要你轻易取九十九个数。针对此题,大家得以借鉴上述操作系统中内存分页的设计方法,做出如下解决方案:

 
  操作系统中的方法,先生成4G的地点表,在把这几个表划分为小的4M的小文件做个目录,二级索引。33人前10位表示第多少个四M文书,后十10位代表在那么些4M文本的第多少个,等等,基于key
value来设计存款和储蓄,用key来建索引。

   
但若是前些天唯有10000个数,然后怎么去随意从那三万个数里面随机取97个数?请读者思想。越多公里数码处理面试题,请参见此文第1片段:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6685962

 

3、单机怎么着控制分裂的SSH Keys连不相同的Git环境?

其实,一套SSH密钥是足以用在分裂的SSH环境的.

而是只要由于某种须求,须要用不一致的SSH密钥连接区别的Git环境。倘使具体意况是,已经济建设了密钥github_rsa,还索要创立work_rsa连接工作条件git仓库,那么,能够按上边操作进行:

参考文献

  1. 10道海量数据处理面试题与十一个点子大计算
  2. 海量数据处理面试题集锦与Bit-map详解
  3. 拾一、从头到尾彻底解析Hash表算法
  4. 海量数据处理之Bloom
    Filter详解
  5. 从Trie树(字典树)聊起后缀树
  6. 其三章续、Top
    K算法难题的落到实处
  7. 第10章、怎样给十^八个数据量的磁盘文件排序
  8. 从B树、B+树、B*树谈到R
  9. 第一10三、4章:杨氏矩阵查找,倒排索引关键词Hash不重复编码实践
  10. 第3十陆章:基于给定的文书档案生成倒排索引的编码与履行
  11. 从Hadhoop框架与MapReduce情势中谈海量数据处理
  12. 第十六~第三拾章:全排列,跳台阶,奇偶排序,第三个只出现一回等难点
  13. http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/category/774945
  14. STL源码剖析第伍章,侯捷著;
  15. 2011百度实习生招聘笔试题:http://blog.csdn.net/hackbuteer1/article/details/7542774

 

一. 开立另1对密钥work_rsa.
$ssh-keygen -t rsa -C "work@mail.com"
#保存密钥为work_rsa

后记

   
经过地方这么多海量数据处理面试题的轰炸,我们照旧得以见到那类难题是有自然的消除方案/情势的,所以,不必将其神化。然那类面试题所富含的标题要么相比较不难的,若你在那上边有更加多实践经验,欢迎随时来信与本身不吝分享:zhoulei090七@yahoo.cn。当然,自会声明分享者及来源。

   
然而,相信你也早已发现到,若单纯论海量数据处理面试题,本blog内的关孙祥量数据处理面试题的篇章已盈盈了您能在网上所找到的70~百分之八十。但多少,必须负总责的敬告我们:无论是那几个海量数据处理面试题也好,照旧算法也好,面试时,70~八成的人不是倒在那双方面,而是倒在基础之上(诸如语言,数据库,操作系统,互连网协议等等),所以,无论任曾几何时候,基础最注重,没了基础,便什么都不是。

   
最后,推荐国外一面试题网址:http://www.careercup.com/,以及民用正在读的Redis/MongoDB绝佳站点:http://blog.nosqlfan.com/

    OK,本文若有别的难题,欢迎随时不吝留言,评论,赐教,多谢。完。

2. 添加新鸿基土地资金财产位音讯
$ssh-add ~/.ssh/work_rsa
3. 配置.ssh/config

小编们必要通过Host别称,将不一致的账号区分开来。

Host me.github.com
    HostName github.com
    PreferredAuthentications publickey
    IdentityFile ~/.ssh/github_rsa

Host work.comp.com
    HostName comp.com
    PreferredAuthentications publickey
    IdentityFile ~/.ssh/work_rsa

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