处理大数据量的算法的一些心得 _数据分析师
几百万的待处理目标，有木有！每一个目标有几十个附加信息也要处理，有木有！内存永远是不够的，有木有！ 只有用文件来帮忙，有木有！
把数据都载入内存？ 呵呵，我是不会有这种想法了。 可以不与文件打交道吗？想都不用想。 碰见大数据，一定要将数据保存在文件里，然后通过反复读写文件，将数据加载到内存中，再进行对数据的处理。对了，反复读写文件，一定会很慢的，要提高速度，暂时学到两个方法：1---通过内存映射，将文件地址映射到内存中，这样加载文件中数据到内存会快很多（当然我碰到过要读取几千万，几亿次的情况，一样不达标，但是总比文件api快不知道哪里去了） 2---采取分块处理，分片处理的方法，建立缓冲区，将相关数据读取到内存中，比如要处理a， 但是处理a要用到b，那么我们可以先读取a，再读取b，处理ing，完毕后，将a写入文件，将b写入文件。那么以后处理b呢，我们又要再一次将b读入到内存中，重复操作，费时，更优的方法当然是处理完a后，暂时保留b在内存中，等到将b（当然可能还有cdefg）也处理完后，再释放。不过，代价就是要贡献一点内存（内存实在是太宝贵了，真心舍不得）。
关于内存映射，只会基本操作，但是有时出现莫名其妙的问题，一般是映射的文件多了后发生，比如今天（到no.100后就说heap corruption，这是虾米情况，关堆屁事），一定要解决，搞懂原理！！！
将数据保存到文件中的时候，有两种方式，文本方式和二进制方式，二进制一定是优先的，方便很多，数据会保存的比较整齐。文本方式就是方便查看，一般情况下，文本方式要比二进制方式麻烦很多（二进制文件占用空间小，载入内存更加方便，当然，特殊情况除外）。
以上是对大数据的暂时认识，希望能有进步，对这个能有新的认识和更先进的方法
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