其实任何简单的问题，只要规模大了都会成为一个问题，就如中国人口多，很多小问题都会变成大问题一样。但处理这种海量数据的方法无非就是分治和”人海”战术。使用人海战术的前提是问题的划分能够支持这种人海战术，其手段无非是切割（纵向，横向）和负载均衡。纵向分隔主要是按业务（功能）来分，也就是所谓面向服务架构 ...

先贴在这待整理。 一、数据量太大获取缓慢怎么办？ 貌似这个问题在所有开发的应用系统中都会碰到这个问题，随着时间的推移，由于需求的不断演变，项目的数据量日渐增多，功能上的效率问题也会逐步显露出来，例如统计报表、查询下载、地图渲染等功能模块，当这些功能涉及到几十张表甚至上百张表时，不难想象一次性 ...

1. 海量数据处理分析 （作者 北京迈思奇科技有限公司 戴子良） 原文地址： 转载自：http://blog.csdn.net/DaiZiLiang/archive/2006/12/06/1432193.aspx 笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂 ...

BAT、FLAG(Facebook,LinkedIn,Amazon/Apple,Google)这类涉及到大数据的公司面试的时候都喜欢问关于海量数据处理的问题，本文将对海量处理问题进行总结。 我买了July出的《编程之法》，对海量数据处理问题有总结。 问题介绍： 所谓海量数据处理，无非 ...

有这样一种场景:一台普通PC，2G内存，要求处理一个包含40亿个不重复并且没有排过序的无符号的int整数，给出一个整数，问如果快速地判断这个整数是否在文件40亿个数据当中？ 问题思考： 40亿个int占（40亿*4）/1024/1024/1024 大概为14.9G ...

在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至 过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行 ...

大众所知的一种多线程处理方法，最为普遍的解决方案。 缺点：无法完全适应高并发场合下处理需求——原因：每 ...

前言：本文是对博文http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7085669的总结和引用 一，什么是倒排索引 问题描述：文档检索系统，查询那些文件包 ...