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c++ - 处理大规模数据集

coder 2024-02-09 原文

从在线讨论组和博客中，我看到很多面试问题都与处理大规模数据集有关。我想知道是否有系统的方法来分析这类问题？或者更具体地说，是否有任何数据结构或算法可以用来处理这个问题？非常感谢任何建议。

最佳答案

“大规模”数据集分为我见过的几个类别，每个类别都提出了不同的挑战供您思考。

  1. 数据太大，无法放入内存。这里，一些关键技术是:
    • 缓存经常使用的数据以获得更好的性能
    • 一次处理一个文件中的数据 block ，而不是尝试一次将整个文件读入内存(如果您不是按顺序处理文件，这可能特别具有挑战性!)
    • 将数据分布到多台机器的内存中。
  2. 由于文件系统或硬件架构限制，数据太大而无法放入单个文件。这很容易解决——拆分文件——但在许多情况下存在一个实际问题，即什么是合理的拆分。
  3. 数据太大，无法放在单个硬盘上。在这里，主要的技术是购买更大的磁盘 :-)，或者将数据分布在多台机器上。
    • 当您需要对数据进行分析或转换时，跨多台机器分布数据会带来有趣的挑战。这是一个很深的话题，有很多不同的方法和挑战。 CouchDB 和 Hadoop 等 Map/reduce 框架最近已成为该领域研究和应用的流行工具。
  4. 数据对于单个数据库实例来说太大了。这可能是磁盘大小(空间不足)或性能(内存缓存不断耗尽，索引变得太大)的问题。维护跨多个数据库实例(可能位于多个数据中心)的数据的稳健性和性能，是大型企业长期关注的领域。在这里，选择是:
    • 垂直拆分(不同的表到不同的数据库)
    • 水平拆分(不同数据库上的同一张表，但保存不同的数据)

其他通常与大规模数据集相关但与大小无关的问题本身是:

  1. 快速传入的数据。想一想需要扩展到每分钟数百万甚至数十亿事务的系统。
  2. 不断变化的数据。您如何处理过时的数据或在处理过程中被修改的数据？

关于c++ - 处理大规模数据集，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/3126463/

大规amplisectionc++algorithmdata-structuresdataset

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