【海量数据】

吕津 2013-08-20 04:04:28

现在面试单位大都会问这个问题，请大家谈谈各自的看法或提供一些资源吧。
比如环境搭建，优秀案例，国外同行经验等等，必有高分奉送！

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吕津 2013-08-26

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引用 1 楼 jadilee 的回复:

我大概会从如何获取数据如何存储数据如何提取加工数据这3个方面来说.

And then?

刘兄弟 2013-08-23

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我大概会从如何获取数据如何存储数据如何提取加工数据这3个方面来说.

本微软面试100题系列，共计11篇文章，300多道面试题，截取本blog索引性文章：程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、数据挖掘5大系列集锦：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6543438，中的第一部分编辑而成，涵盖了数据结构、算法、海量数据处理等3大主题。闲不多说，眼下九月正是校招，各种笔试，面试进行火热的时节，希望此份微软面试100题系列的PDF文档能给正在找工作的朋友助一臂之力！如果读者发现了本系列任何一题的答案有问题，错误，bug，恳请随时不吝指正，你可以直接评论在原文之下，也可以通过私信联系我。祝诸君均能找到令自己满意的offer或工作，谢谢。July、二零一二年九月二十日

Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，并且它没有原生的可扩展机制，不具有scale（可扩展）能力，要依赖客户端来实现分布式读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上

教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题作者：July出处：结构之法算法之道blog前言一般而言，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

海量数据处理：十道面试题与十个海量数据处理方法总结作者：July、youwang、yanxionglu。时间：二零一一年三月二十六日本文之总结：教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题。有任何问题，欢迎随时交流、指正。出处：http://blog.csdn.net/v_JULY_v。第一部分、十道海量数据处理面试题1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。首先是这

声明：原文引用参考July大神的csdn博客文章 => 海量处理面试题海量数据处理概述所谓海量数据处理，就是数据量太大，无法在较短时间内迅速解决，无法一次性装入内存。本文在前人的基础上总结一下解决此类问题的办法。那么有什么解决办法呢? 时间复杂度方面，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。空间

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