在大数据环境下,我们常常需要处理数量极其庞大的数据集,但由于内存大小的限制,无法直接加载到内存中进行操作。这时就需要设计适合内存受限环境的算法,来解决问题。本文将以在内存不足的情况下,找出亿级规模整数集合中的不重复元素为例,探讨一种基于Bloom Filter的数据结构的解决方案。
假设有一个包含2.5亿个整数的集合,需要找出其中不重复的整数。但内存无法容纳全部的2.5亿个元素。如果直接对集合进行遍历,内存会溢出。
一个直观的想法是分批读取数据,每次处理一小部分,并用一个 HashSet 来计数。但随着处理的数据越来越多,HashSet 的大小也会越来越大,还是存在内存溢出的风险。
针对上述问题,我们可以考虑使用Bloom Filter这种空间效率极高的概率数据结构。
Bloom Filter本质是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。对每个元素,通过映射函数将其映射到二进制向量的不同位,并将其置为1。查询时也通过相同的映射函数,查看相应位是否都是1。
利点是只需要一个二进制向量即可表示一个集合,不需要存储元素本身。并可以实现间隔查询,不需要对集合进行遍历。理论上,2.5亿个元素只需要225MB的Bloom Filter,远小于元素本身的内存占用。
具体地,思路是:
BloomFilter bloomFilter = new BloomFilter(225 1024 1024);
BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(inputPath));
BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(outputPath));
String line;
final int BATCH_SIZE = 10000;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
int num = Integer.parseInt(line);
// 分批将数据存入Bloom Filter
bloomFilter.add(num);
if (bloomFilter.size() % BATCH_SIZE == 0) {
bloomFilter.flush(); // 持久化到磁盘
}
}
reader.close();
reader = new BufferedReader(new FileReader(inputPath));
// 再次遍历,检查哪些元素未命中
while ((line = reader.readLine()) != null) {
int num = Integer.parseInt(line);
if (!bloomFilter.check(num)) {
writer.write(line + "\n");
}
}
writer.close();
reader.close();
}
这里为了避免Bloom Filter过大,使用了分批持久化的策略,避免内存溢出。二次遍历时只检查元素是否在Bloom Filter中,而不需要加载集合本身。
对于内存无法容纳的超大数据集,使用Bloom Filter可以实现高效地去重和查询。相比传统方法,具有以下优势:
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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