海量数据处理:经典实例分析

标签: 量数 经典 分析 | 发表时间:2016-06-21 16:06 | 作者:oMengLiShuiXiang1234
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出处:http://blog.csdn.net

有关海量数据处理的问题,主要有以下3类:top K问题、重复问题、排序问题

top K 问题

在大规模数据处理中,经常会遇到的一类问题:在海量数据中找出出现频率最高的前K个数,或者从海量数据中找出最大的前K个数,这类问题通常被称为top K问题。例如,在搜索引擎中,统计搜索最热门的10个查询词;在歌曲库中统计下载率最高的前10首歌等。

针对top k 类问题,通常比较好的方案是分治+Trie树+小顶堆,即现将数据集按照hash方法分解成多个小数据集,然后使用Trie树或者Hash统计每个小数据集中的query词频,之后用小顶堆求出每个数据集中出现频率最高的前K个数,最后在所有top K中求出最终的top K。

例子:有1亿个浮点数,找出其中最大的10000个?

解决方案

将数据全部排序

最容易想到的方法是将数据全部排序,然后在排序后的集合中进行查找,最快的排序算法的时间复杂度一般为O(nlogn),如快速排序。而在32位机器上,每个float类型占4个字节,1亿个浮点数就要占用400MB的存储空间,对于一些可用内存小于400MB的计算机而言,很显然是不能一次将全部数据读入内存进行排序的。其实即使内存能够满足要求,该方法也并不高效,因为题目要求是寻找出最大的10000个数即可,而排序却是将所有的元素都排序了。

局部淘汰法

该方法与排序方法类似,用一个容器保存前10000个数,然后将剩余的所有数字一一与容器内的最小数字相比,如果所有后续的元素都比容器内的1000个数还小,那么容器内的这10000个数就是最大的10000个数。如果某一后续元素比容器内的最小数字大,则删掉容器内最小元素,并将该元素插入容器,最后遍历完这1亿个数,得到的结果容器中保存的数即为最终结果了。此时的时间复杂度为O(n+m^2),其中m为容器的大小,即10000.

分治法

将1亿个数据分成100份,每份100万个数据,找出每份数据中最大的10000个,最后在剩下的100*10000个数据里面找出最大的10000个。如果100万数据选择足够理想,那么可以过滤掉1亿数据里面99%的数据。100万个数据里面查找最大的10000个数据的方法如下:
用快速排序的方法,将数据分为2堆,如果大的那堆个数N大于10000个,继续对大堆快速排序一次分成2堆,如果大堆个数N小于10000,就在校的那堆里面快速排序一次,找第10000-n大的数字;递归以上过程,就可以找到第1w大的数。参考上面的找出的第1w大数字,就可以类似的方法找出前10000大数字了。此种方法每次需要的内存空间为10^6*4=4MB,一共需要101此这样的比较

Hash法

如果这1亿个数里面有很多重复的数,先通过Hash法,把着1亿个数字去重复,这样如果重复率很高的话,会减少很大的内存用量,从而缩小运算空间,然后通过分治法或最小堆法查找最大的10000个数。

最小堆

首先读入前10000个数来创建大小为10000的小顶堆,建堆的时间复杂度为O(mlogm)(m为数组的大小即为10000),然后遍历后续的数字,并与堆顶(最小)数字进行比较。如果比最小的数小,则继续读取后续数字;如果比堆顶数字大,则替换对顶元素并重新调整堆为小顶堆。整个过程直至1亿个数全都遍历完为止。然后按照中序遍历的方式输出当前堆中的所有10000个数字。该算法的时间复杂度为O(nmlogm),空间复杂度是10000(常数)。

实际上,最优的解决方案应该是最腹黑实际设计需求的方案,在实际应用中,可能有足够大的内存,那么直接将数据扔到内存中一次性处理即可,也可能机器有多个核,这样可以采用多线程处理整个数据集。

不同应用场景的解决方案

单机+单核+足够大内存

如果需要查找10亿个查询词(每个占8B)中出现频率最高的10个,考虑到每个查询词占8B,则10亿个查询词所需的内存大约是10^9*8B = 8GB 内存。如果有这么大的内存,直接在内存中对查询词进行排序,顺序遍历找出10个出现频率最大的即可。这种方法简单快速,更加实用。当然,也可以先用HashMap求出每个词出现的频率,然后求出频率最大的10个词。

单机+多核+足够大内存

这时可以直接在内存中使用Hash方法将数据划分成n个partition,每个partition交给一个线程处理,线程的处理逻辑是同(1)类似,最后一个线程将结果归并。
该方法存在一个瓶颈会明显影响效率,即数据倾斜。每个线程的处理速度可能不同,快的线程需要等待慢的线程,最终的处理速度取决于慢的线程。而针对此问题,解决方法是,将数据划分成c*n个partition(c>1),每个线程处理完当前partition后主动取下一个partition继续处理,直到所有数据处理完毕,最后由一个线程进行归并

单机+单核+受限内存

这种情况下,需要将原数据文件切割成一个一个小文件,如采用hash(x)%M,将源文件中的数据切割成M小文件,如果小文件仍大于内存大小,继续采用Hash的方法对数据文件进行切割,直到每个小文件小于内存大小,这样每个文件可放到内存中处理。采用(1)的方法依次处理每个小文件。

多机+受限内存

这种情况下,为了合理利用多台机器的资源,可将数据分发到多台机器上,每台机器采用(3)节中的策略解决本地的数据。可采用hash+socket方法进行数据分发。

小结

从实际应用考虑,上述的不同场景的解决方案并不可行,因为在大规模数据处理环境下,作业效率并不是首要考虑的问题,算法的扩展性和容错性才是首要考虑的。算法应该具有良好的扩展性,以便数据量进一步加大(随着业务的发展,数据量加大是必然的)时,在不修改算法框架的前提下,可达到近似的线性比;算法应该具有容错性,即当前某个文件处理失败后,能自动将其交给另外一个线程继续处理,而不是从头开始处理。

TOP K问题很适合采用MapReduce框架解决,用户只需编写一个Map函数和两个Reduce函数,然后提交到Hadoop(采用Mapchain和Reducechain)上即可解决该问题。具体而言,就是首先根据数据值或者把数据hash(MD5)后的值按照范围划分到不同的机器上,最好可以让数据划分后依次读入内存,这样不同的机器赋值处理不同的数值范围,实际上就是Map。得到结果后,各个机器只需拿出各自出现次数最多的前N个数据,然后汇总,选出所有的数据中出现次数最多的前N个数据,这实际上就是Reduce的过程。对于Map函数,采用Hash算法,将Hash值相同的数据交给同一个Reduce task;对于第一个Reduce函数,采用HashMap统计出每个词出现的频率,对于第二个Reduce函数,统计所有Reduce task,输出数据中的top K 即可。

直接将数据均分到不同的机器上进行处理时无法得到正确的结果的。因为一个数据可能被均分到不同的机器上,而另一个则可能完全聚集到一个机器上,同时还可能存在具有相同数目的数据。

Top K问题还有很多应用场景,尤其是在程序媛面试笔试中有很多实例,它们都可以采用上述方法解决。以下是一些历年来经常被各大互联网公司提及的该类问题。
(1)有1亿个记录,这些查询串的重复度比较高,如果除去重复后,不超过3百万个。一个查询串的重复度过高,说明查询它的用户越多,也就是越热门。请统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1GB
(2)有10个文件,每个文件1GB,每个文件的每一行存放的都是用户的query,每个文件的query都可能重复。按照query的频度排序。
(3)有一个1GB大小的文件,里面的每一行是一个词,词的大小不超过16个字节,内存限制大小是1MB。返回频数最高的100个词
(4)提取某日访问网站次数最多的那个IP
(5)10亿个整数找出重复次数最多的100个整数
(6)搜索的输入信息是一个字符串,统计300万条输入信息中最热门的前10条,每次输入的一个字符串为不超过255B,内存使用只有1GB
(7)有1000万个身份证号以及它们对应的数据,身份证号可能重复,找出出现次数最多的身份证号。

重复问题

海量数据中查找出重复出现的元素或者去除重复出现的元素
针对此类问题,一般可以通过位图法实现。

例如,已知某个文件内包含一些电话号码,每个号码为8位数字,统计不同号码的个数。

本题最好的解决方法是通过使用位图法来实现。8位整数可以表示的最大十进制数值为99999999.如果每个数字对应于位图中一个bit位,那么存储8位整数大约需要99MB。因为1B=8bit,所以99Mbit折合成内存为 99/8 = 12.375MB的内存表示所有的8位数电话号码的内容。

  #include<iostream>
#include<stdlib.h>
#include<time.h>

using namespace std;

#define BITWORD 32
#define ARRNUM 100
int mmin = 10000000;
int mmax = 99999999;

int N = (mmax-mmin+1);
#define BITS_PER_WORD 32
#define WORD_OFFSET(b) ( (b)/BITS_PER_WORD )
#define BIT_OFFSET(b) ((b)%BITS_PER_WORD )

void SetBit( int *words, int n )
{
    n -= mmin;
    words[WORD_OFFSET(n)] |= ( 1<< BIT_OFFSET(n));
}

void ClearBit( int *words, int n )
{
    words[WORD_OFFSET(n)] &= ~( 1<< BIT_OFFSET(n));
}
int GetBit( int *words, int n )
{
    int bit = words[WORD_OFFSET(n)] & ( 1<< BIT_OFFSET(n));
    return bit != 0 ;
}


int main()
{
    int arr[ ARRNUM ];
    int *words = new int[ 1+N/BITS_PER_WORD ];
    if( words == NULL )
    {
        cout << " new error \n " << endl;
        exit(0);
    }

    int count = 0;
    for(int i=0; i<N; i++ )
        ClearBit( words,i);
    srand( (unsigned)time(NULL));
    cout << " the size of the array : " << ARRNUM << endl;

    for(int j=0; j<ARRNUM; j++ )
    {
        arr[j] = rand() % N;
        arr[j] += mmin;
        cout << arr[j] << "\t";
    }

    for(int j=0; j<ARRNUM; j++ )
        SetBit( words, arr[j]);

    cout << "after sort, a : " << endl;
    for( int i=0; i<N; i++ )
        if( GetBit( words,i) )
        {
            cout << i+mmin << "\t";
            count++;
        }
    cout << " sum is : " << count << endl;
    delete[] words;
    words = NULL;

    return 0;
}

上例中,采用时间作为种子,产生了100个随机数,对这100个数进行位图法排序,进而找出其中重复的数据。与此问题相似的面试笔试题还有:
(1)10亿个正整数,只有1个数重复出现过,要求在O(n)的时间里找出这个数
(2)给定a、b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占用64B,要求在O(n)的时间里找出a、b文件共同的url
(3)给40亿个不重复的unsigned int的整数,没拍过序的,然后再给一个数,如何快速判断这个数是否在那40亿个数中?

排序问题

海量数据处理中一类常见的问题就是排序问题,即对海量数据中的数据进行排序。例如,一个文件中有9亿条不重复的9位整数,对这个文件中的数字进行排序。

针对这个问题,最容易想到的方法是将所有数据导入到内存中,然后使用常规的排序方法,如插入排序、快速排序、归并排序等各种排序方法对数据进行排序,最后将排序好的数据存入文件。但这些方法却不能在此适用,由于数据量巨大,在32位机器中,一个整数占用4个字节,而9亿条数据共占用9*10^8*4B,大约需要占用3.6GB内存,对于32位机器而言,很难将这么多数据一次载入到内存,所以,需要考虑其他方法。

数据库排序法

将文本文件导入到数据库中,让数据库进行索引排序操作后提取数据到文件。该种方法虽然操作简单、方便,但是运算速度较慢,而且对数据库设备要求比较高。

分治法

通过hash将9亿条数据分为20段,每段大约5000万条,大约占用5*10^6*4B=200MB空间,在文件中依次搜索0~5000万,50000001~1亿。。。将排序的结果存入文件。该方法要装满9位整数,一共需要20此,所以一共要进行20次排序,需要对文件进行20次读操作。该方法虽然缩小了每次使用的内存空间大小,但是编码复杂,速度也慢。

位图法

考虑到最大的9位整数为 999999999,由于9亿条数据是不重复的,可以把这些数据组成一个队列或数组,让它有0~999999999(一共10亿个数)个元素数组下标表示数值,结点中用0表示没有这个数,1表示存在这个数,判断0或1只用一个bit存储就够了,而声明一个可以包含9位整数的bit数组,一共需要10亿/8,大约120MB内存,把内存中的数据全部初始化为0,读取文件中的数据,并将数据放入内存。比如读到一个数据为341245909,那就先在内存中找到341245909这个bit,并将bit值置为1,遍历整个bit数组,将bit为1的数组下标存入文件,最终得到排序后的内容。

此类排序问题的求解方法一般都是采用上述方法。海量数据处理中与此类似的问题还有以下几种:
(1)一年的全国高考考生人数为500万,分数使用标准分,最低100分,最高900分,不存在成绩为小数的情况,把这500万考生的分数排序
(2)一个包含n个正整数的文件,每个正整数小于n,n等于1000万,并且文件内的正整数没有重复和关联数据u,输出整数的升序排列。

作者:oMengLiShuiXiang1234 发表于2016/6/21 16:06:31 原文链接
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