u*n
2 楼
假设每个分布式里面都是排序的，每个分布式的前1000个拿出来做排序，肯定。找到前
1000个
【在 m*******y 的大作中提到】
: 比如分布式的机器上处理和存了很多数据，怎么高效的把前1000个data （assuming数
: 据有某种先后或优先的级别关系）找出来？
1000个
【在 m*******y 的大作中提到】
: 比如分布式的机器上处理和存了很多数据，怎么高效的把前1000个data （assuming数
: 据有某种先后或优先的级别关系）找出来？
j*r
3 楼
这不是典型的mapreduce?
【在 m*******y 的大作中提到】
: 比如分布式的机器上处理和存了很多数据，怎么高效的把前1000个data （assuming数
: 据有某种先后或优先的级别关系）找出来？
【在 m*******y 的大作中提到】
: 比如分布式的机器上处理和存了很多数据，怎么高效的把前1000个data （assuming数
: 据有某种先后或优先的级别关系）找出来？
w*w
4 楼
"教你如何迅速秒杀掉 99%海量数据处理面试题"
H*5
5 楼
赞这个
【在 w*****w 的大作中提到】
: "教你如何迅速秒杀掉 99%海量数据处理面试题"
【在 w*****w 的大作中提到】
: "教你如何迅速秒杀掉 99%海量数据处理面试题"
m*y
6 楼
如果这个问的重点不是数据已经分布存好了，然后问怎么处理海量数据，
而是问怎么设计这个分布式系统（收到新的数据/request怎么处理， 怎么存， etc）
可以尽量避免这一类数据处理，而仍然可以高效的达到目的呢？
【在 w*****w 的大作中提到】
: "教你如何迅速秒杀掉 99%海量数据处理面试题"
而是问怎么设计这个分布式系统（收到新的数据/request怎么处理， 怎么存， etc）
可以尽量避免这一类数据处理，而仍然可以高效的达到目的呢？
【在 w*****w 的大作中提到】
: "教你如何迅速秒杀掉 99%海量数据处理面试题"
c*e
7 楼
假设有100个机器，假设数据基本随机分布在各个机器里，那么每个机器中，把前20个
拿出来排序，就很可能找到前1000个
如果发现有某机器提供的20个数据中，最小的那个数据在总排名中是前1000的，说明此
机器中20名之后的数据，有可能是总排名中前1000的，但是第一次没拿出来。那么根据
首次20个数据中最小的数据在总排名中的位置，适当再次从此机器取数据，当然是排名
越靠前，那么再次取的数据更多一点比较好。
整个算法的前提是，数据基本随机平均分布在各个机器中。如果数据是明显有序分布的
，那么算法就不合适了
【在 u***n 的大作中提到】
: 假设每个分布式里面都是排序的，每个分布式的前1000个拿出来做排序，肯定。找到前
: 1000个
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