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海量数据处理，是指基于海量数据的存储、处理、和操作。举个例子，假设需要搜索的输入信息是一个字符串，统计500万输入信息中的最热门的前十条，我们每次输入的一个字符串为不超过255byte,内存使用只有1G，符合实现？？因为数据量太大，导致要么无法在较短时间内迅速解决，或者无法一次性装入内存。
【通用解决办法】：
（1）针对时间问题，可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构（如布隆过滤器、哈希、位图、堆、数据库、倒排索引、Trie树）来解决；
（2）而对于空间问题，可以采取分而治之（哈希映射）的方法，也就是说，把规模大的数据转化为规模小的，从而各个击破。
因此可以总结处理海量数据问题有以下方法：
1.哈希分治；
2.simhash算法；
3.外排序；
4.MapReduce；
5.多层划分；
6.位图；
7.布隆过滤器；
8.Trie树；
9.数据库；
10.倒排索引。
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