教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题 - 结构之法 算法之道 - 博客频道 - CSDN.NET
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，且各个场景下需要考虑的细节也远比本文所描述的任何一种解决方法复杂得多。
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：
- 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。
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。
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