看了 教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题一文，的确是挺有收获的，特别是对这种海量数据的处理，的确是有了一个挺清晰的思路，特别感谢原文博主July。
处理海量数据问题存在的原因就在于1）数据量太大，无法在短时间内解决；2）内存不够，没办法装下那么多的数据。
而对应的办法其实也就是分成1）针对时间，合适的算法+合适的数据结构来提高处理效率；2）针对空间，就是分而治之，将大数据量拆分成多个比较小的数据片，然后对其各个数据片进行处理，最后再处理各个数据片的结果。
原文中也给出一个问题，“从1亿个ip中访问次数最多的IP”，就试着来解决一下吧。
1）首先，生成1亿条数据，为了产生更多的重复ip，前面两节就不变了，只随机生成后面的2节。
private static String generateIp() {
return "192.168." + (int) (Math.random() * 255) + "."
+ (int) (Math.random() * 255) + "\n";
}
private static void generateIpsFile() {
File file = new File(FILE_NAME);
try {
FileWriter fileWriter = new FileWriter(file);
for (int i = 0; i < MAX_NUM; i++) {
fileWriter.write(generateIp());
}
fileWriter.close();
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
} 1个char是一个Byte，每个ip大概是15Btye，所以生成的ip文件，大概是1,500,000,000Byte = 1,500,000 KB，如下：
2）文件生成了，那么我们现在就要假设内存不是很够，没有办法一次性装入那么多的数据，所以要先把文件给拆分成多个小文件。
在这里采取的是就是Hash取模的方式，将字符串的ip地址给转换成一个长整数，并将这个数对1000取模，将模一样的ip放到同一个文件，这样就能够生成1000个小文件，每个文件就只有1M多，在这里已经是足够小的了。
首先是hash跟取模函数：
private static String hash(String ip) {
long numIp = ipToLong(ip);
return String.valueOf(numIp % HASH_NUM);
}
private static long ipToLong(String strIp) {
long[] ip = new long[4];
int position1 = strIp.indexOf(".");
int position2 = strIp.indexOf(".", position1 + 1);
int position3 = strIp.indexOf(".", position2 + 1);
ip[0] = Long.parseLong(strIp.substring(0, position1));
ip[1] = Long.parseLong(strIp.substring(position1 + 1, position2));
ip[2] = Long.parseLong(strIp.substring(position2 + 1, position3));
ip[3] = Long.parseLong(strIp.substring(position3 + 1));
return (ip[0] << 24) + (ip[1] << 16) + (ip[2] << 8) + ip[3];
}2.1）将字符串的ip转换成长整数
2.2）对HASH_NUM，这里HASH_NUM = 1000；
下面是拆文件的函数：
private static void divideIpsFile() {
File file = new File(FILE_NAME);
Map<String, StringBuilder> map = new HashMap<String,StringBuilder>();
int count = 0;
try {
FileReader fileReader = new FileReader(file);
BufferedReader br = new BufferedReader(fileReader);
String ip;
while ((ip = br.readLine()) != null) {
String hashIp = hash(ip);
if(map.containsKey(hashIp)){
StringBuilder sb = (StringBuilder)map.get(hashIp);
sb.append(ip).append("\n");
map.put(hashIp, sb);
}else{
StringBuilder sb = new StringBuilder(ip);
sb.append("\n");
map.put(hashIp, sb);
}
count++;
if(count == 4000000){
Iterator<String> it = map.keySet().iterator();
while(it.hasNext()){
String fileName = it.next();
File ipFile = new File(FOLDER + "/" + fileName + ".txt");
FileWriter fileWriter = new FileWriter(ipFile, true);
StringBuilder sb = map.get(fileName);
fileWriter.write(sb.toString());;
fileWriter.close();
}
count = 0;
map.clear();
}
}
br.close();
} catch (FileNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}2.3）在这里，我们如果每读取一个ip，经过hash映射之后，就直接打开文件，将其加到对应的文件末尾，那么有1亿条ip，我们就要读写文件1亿次，那IO开销的时候就相当大，所以我们可以先拿一个Map放着，等到一定的规模之后，再统一写进文件，然后把map清空，继续映射，这样的话，就能够提高折分的速度。而这个规模，就是根据能处理的内存来取的值的，如果内存够大，这个值就可以设置大点，如果内存小，就要设置小一点的值，IO开销跟内存大小，总是需要在这两者之间的取个平衡点的。
可以看到，这样我们拆分成了1000个小文件，每个文件只有1500KB左右，所耗的时间如下，7分钟到8分钟左右：
Start Divide Ips File: 06:18:11.103 End: 06:25:44.134而这种映射可以保证同样的IP会映射到相同的文件中，这样后面在统计IP的时候，就可以保证在a文件中不是最多次数的ip（即使是第2多），也不会出现在其它的文件中。
3）文件拆分了之后，接下来我们就要分别读取这1000个小文件，统计其中每个IP出现的次数。
private static void calculate() {
File folder = new File(FOLDER);
File[] files = folder.listFiles();
FileReader fileReader;
BufferedReader br;
for (File file : files) {
try {
fileReader = new FileReader(file);
br = new BufferedReader(fileReader);
String ip;
Map<String, Integer> tmpMap = new HashMap<String, Integer>();
while ((ip = br.readLine()) != null) {
if (tmpMap.containsKey(ip)) {
int count = tmpMap.get(ip);
tmpMap.put(ip, count + 1);
} else {
tmpMap.put(ip, 0);
}
}
fileReader.close();
br.close();
count(tmpMap,map);
tmpMap.clear();
} catch (FileNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
count(map,finalMap);
Iterator<String> it = finalMap.keySet().iterator();
while(it.hasNext()){
String ip = it.next();
System.out.println("result IP : " + ip + " | count = " + finalMap.get(ip));
}
}
private static void count(Map<String, Integer> pMap, Map<String, Integer> resultMap) {
Iterator<Entry<String, Integer>> it = pMap.entrySet().iterator();
int max = 0;
String resultIp = "";
while (it.hasNext()) {
Entry<String, Integer> entry = (Entry<String, Integer>) it.next();
if (entry.getValue() > max) {
max = entry.getValue();
resultIp = entry.getKey();
}
}
resultMap.put(resultIp,max);
}
3.1）第一步要读取每个文件，将其中的ip放到一个Map中，然后调用count()方法，找出map中最大访问次数的ip，将ip和最多访问次数存到另外一个map中。
3.2）当1000个文件都读取完之后，我们就会产生一个有1000条记录的map，里面存储了每个文件中访问次数最多的ip，我们再调用count()方法，找出这个map中访问次数最大的ip，即这1000个文件中，哪个文件中的最高访问量的IP，才是真正最高的，好像小组赛到决赛一样。。。。
3.3）在这里没有用到什么堆排序和快速排序，因为只需要一个最大值，所以只要拿当前的最大值跟接下来的值判断就好，其实也相当跟只有一个元素的堆的堆顶元素比较。
下面就是我们的结果 。
Start Calculate Ips: 06:37:51.088 result IP : 192.168.67.98 | count = 1707 End: 06:44:30.229到这里，我们就把这个ip给查找出来了。
其实理解了这个思路，其它的海量数据问题，虽然可能各个问题有各个问题的特殊之处，但总的思路我觉得应该是相似的。