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所谓海量数据处理，其实就是基于海量数据的存储、删除、搜索等操作。所谓海量，就是数据量太大，所以导致要么无法在短时间内迅速处理，要么无法一次性装入内存。
那应该如何解决呢？针对时间，我们可以采用更加精妙而迅速的数据结构和算法，比如 BloomFilter、Hash、堆、Bitmap 等；针对空间，无非就是：大而化小，分而治之。在这里我们先不一一展开。
根据上面的讨论，在海量数据处理类的问题中，我们总结了以下考点：
算法方面：
- 外排序算法（ External Sorting ）
- Map Reduce
- 非精确算法
- 概率算法
- 哈希算法与哈希函数（ Hash Function ）
数据结构方面：
- 哈希表（ Hash Table ）
- 堆（ Heap ）
- 布隆过滤器（ BloomFilter ）
- 位图（ Bitmap ）
以上的知识点，你了解多少呢？
如果这些名词对你来说还很陌生，不用着急~
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