之前介绍过 Bitmap 和 Bloom Filter，今天介绍 Hash。
【场景】大数据场景题 - Bitmap
【场景】大数据场景题 - Bloom Filter
适用范围：快速查找，将海量数据分成多个小文件，完成分布式处理。
基本原理：是把任意长度的输入通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。
问题实例：
（1）给定 a、b 两个文件，各存放 50 亿个 url，每个 url 各占 64 字节，内存限制是 4G，让你找出 a、b 文件共同的 url？
方案一：Hash
- 预估文件大小：50E × 64 B ≈ 5G × 64 ≈ 320G，超过内存 4G，不能一次性读取。
- 因此考虑分治。
- 遍历文件 a，对每个 url 求 hashcode 再取余，即 hash(url) % 1000，将文件 a 分为 1000 个小文件，记为 a0, a1, …, a999。每个文件大小 320G ÷ 1000 ≈ 300M。
- b 通上，得到 b0, b1, …, b999。
- 由于采用相同的 hash 函数，所以 a 和 b 中相同的 url 都在编号相同的文件里面。即只需要对比 a0 vs b0, a1 vs b1 ,…, a999 vs b999。编号不同的文件不可能存在相同的 url。
- 将 ai 的所有 url 放进 set，遍历 bi，看是否在 set 中。如果在，就是共同的 url。
方案二：Bloom Filter（注意会有一定的错误率）
- 4G 内存大概可以表示 340 亿 bit。
- 将其中一个文件中的 url 使用 Bloom filter 映射为这 340 亿 bit。
- 然后挨个读取另外一个文件的 url，检查是否存在于 Bloom filter 中，如果是，那么该 url 应该是共同的 url。
（2）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。
- 采用 hash 的方法，比如模 1000，把整个大文件映射为 1000 个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的 IP 及相应的频率。即 WordCount。
- 然后再在这 1000 个出现次数最多的 IP 中，找出那个频率最大的 IP，即为所求。