大数据的排序（大数据排序流程）

本篇目录：

1、为什么对大数据排序时,堆排序的效率很好2、介绍一下海量数据的处理方法3、大数据文件分析,10亿IP记录中找登陆次数最多的1000个IP并且排序?4、excel大数据处理技巧5、如何使用Hadoop的Partitioner

为什么对大数据排序时,堆排序的效率很好

1、既要节省空间，又要有较快的排序速度，堆排序是最佳选择，其不足之处是建堆时需要消耗较多时间。若希望排序是稳定的，且有较快的排序速度，则可选用2路归并排序，其缺点需要较大的辅助空间分配。

2、一般提到排序都是指内排序，比如快速排序，堆排序，归并排序等，所谓内排序就是可以在内存中完成的排序。RAM的访问速度大约是磁盘的25万倍，我们当然希望如果可以的话都是内排来完成。

3、新堆同样满足堆的性质，所以这个过程是稳定的。在交换堆中的元素时，即使两个元素的原始位置相同，它们在排序后的相对位置也不会改变。因此，从这些步骤和理论来看，堆排序可以被认为是一种稳定的排序算法。

4、堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。

5、如果可以做到每次在选择到最小记录的同时，并根据比较结果对其他记录做出相应的调整，那样排序的总体效率就会非常高了。而堆排序，就是对简单选择排序进行的一种改进，这种改进的效果是非常明显的。

6、其他性能：由于建初始堆所需的比较次数较多，所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。堆排序是就地排序，辅助空间为O(1）。它是不稳定的排序方法。

介绍一下海量数据的处理方法

快速高效处理海量数据的方法有增量处理、流式处理、并行算法等。增量处理 增量处理是指对数据进行逐步处理，每次处理一部分数据，而不是一次性处理整个数据集。

面对海量数据，快速高效处理的方法有：学会数据清洗、引入分布式处理框架、使用合适的数据库、针对性的算法实现、采用并发控制、做好数据分类和标签等。学会数据清洗 从源头开始，学会数据清洗非常重要。

使用机器学习算法：机器学习算法可以通过自动化数据分析过程，快速高效地处理海量数据。例如，使用梯度下降算法进行分类、聚类等任务。

使用机器学习：机器学习可以帮助我们从海量数据中自动提取有用的信息。通过使用机器学习算法，我们可以自动处理大量的数据，并从中提取有用的信息。

在当今信息爆炸的时代，面对海量数据，如何快速高效地进行处理是一个重要的挑战。以下是一些可能的方法：使用分布式计算框架：分布式计算框架可以将大规模数据集分成多个部分，并在多个计算机上并行处理。

使用分布式计算框架：分布式计算框架可以将大量数据拆分成小块，然后分配给多个计算节点进行处理。这样可以在不增加硬件资源的情况下提高计算速度。

大数据文件分析,10亿IP记录中找登陆次数最多的1000个IP并且排序?

1、你的电脑是动态ip，可能是你没开电脑时这个ip是别人在用的，并且用这个ip登陆了很多次网易邮箱，刚好别人电脑关了，而你的电脑又开了，这个ip就分配给你用了。网易这样是为了有些人恶意刷积分。

2、打开浏览器在百度输入框内输入LOL客服中心，点击百度一下。在出来的界面内点击登录，根据自己的账号信息填写。在界面内找到违规处罚、举报选项，点击封不封号申诉方法。

3、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。

4、【题目】32位无符号整数的范围是0~4294967295，现在有一个正好包含40亿个无符号整数的文件，可以使用最多1GB的内存，找出所有未出现过的数。

5、（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、).海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。

excel大数据处理技巧

1、插入和删除多个工作表 在选中的工作表标签上按下鼠标右键，在弹出快捷菜单中执行相应的命令，就能够进行插入和删除多个工作表的操作了。

2、第一步：选中待调整列，将光标移至该列左右任意一侧边缘，呈四向箭头形状。第二步：按住shift键不放，拖动鼠标至待插入位置，松开鼠标左键完成。(注意：在松开鼠标左键之前，不能先放开shift键。

3、技巧1按月填充日期 技巧1合并多个单元格内容 技巧1防止重复录入 技巧1公式转数值 技巧1小数变整数 技巧1快速插入多行 技巧1两列互换 技巧1批量设置求和公式 技巧1同时查看一个excel文件的两个工作表。

4、excel的十大技巧如下：用“Ctrl＋PgDn/PgUp”转换工作表。用“Ctrl＋方向符”快速转换单元格 当然，你也可以只按方向键，然后一格一格地移。

如何使用Hadoop的Partitioner

1、numSplits：来自job.getNumMapTasks()，即在job启动时用户利用 org.apache.hadoop.mapred.JobConf.setNumMapTasks(int n)设置的值，从方法的名称上看，是用于设置map的个数。

2、之前的例子使用KeyFieldBasePartitioner自定义了使用key中的部分字段做partition，现在我们通过org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedComparator来自定义使用key中的部分字段做比较。

3、简单的说：hadoop0将多维度的资源进行了抽象，使用“slot”来表示，从而简化对资源的管理。 资源分配模型 而资源分配模型则决定如何将资源分配给各个作业/任务，在Hadoop中，这一部分由一个插拔式的调度器完成。

4、在HadoopMapReduce中，我们首先使用一个Mapper，生成为以行的长度作为key，1作为value的键值对。

到此，以上就是小编对于大数据排序流程的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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