参加百度的面试,面试官提了一个海量数据问题,貌似自己的回答没能让人家满意,纠结点是:
大规模数据一般先用hash来分为小的数据段,然后在内存里处理之,然而如果hash后hash值还是各不相同(及其变态的情况),怎么办?
回来思考了下,下面是自己的想法,大家说说看:
如果一遍hash后,数据还是十分单调,可以采用另一个hash函数,或者不是单纯按照hash值分类,而是按照hash后的值范围,例如,原来hash(query)%100, 现在可以1-10为一个文件,间隔10建立子数据集,应该能解决问题吧?
轻拍。。。
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