从海量数据处理方法看hash散列的重要性

今看一博客：Python处理海量数据的实战研究.使用python从海量数据中进行数据搜索.链接为：/article/11023002.html

具体处理业务为从百度海量日志数据中提取，某日访问访问百度次数最多的IP。

该文章的处理思路为：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有2^32个IP。同样可以采用映射的方法，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（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。

首先将1亿个ip地址，按照发生器分到多个具体文件中去，然后分别统计每个文件访问次数最高的ip地址，最终再压缩，将N个文件选出来的访问次数第一的ip地址再来一次压缩排序，得到最终结果.

作者思路类似MapReduce的方式，分而治之的进行维数压缩。但是该问题有一个问题，由于Ip可能重复，因此如果有个ip，分别在每个文件统计时，都处于第2名，所以最终就会落选，但是总次数确实最多的。如同作者在文章结束所提到的情况一样。最后作者给出一种方法，即：不划分文件一次加载进行排序，那这样就不能满足小内存计算需要了。

为什么该方法会有这样的问题，其实问题本质在于，IP通过文件划分导致的。因为这样完全顺序划分，会把相同ip划分到不同的文件中去.在这样的基础上，某个IP可能会在多个文件中，而单个文件中每个IP的访问次数可能不是最高的，但是总次数却是最高的。比如IP :A,在文件1中访问次数为1000，但是文件1中IP B问1001次，文件2中A访问次数1000次，IP B 0次，IP C 1001次，这样两个文件的第一名分别为IP B,IP C，那IP B虽说是总数第一，但是失去了最后统计的资格.

怎么改进呢？使用hash散列来将这一亿个IP进行散列分解到1000个桶中，由于散列函数求解，对于相同IP求解出的散列值一样，那肯定就分到了相同的桶中，这样一来，在对各个桶中求最高访问频率，最终合在一起求访问频率就是准确的...

hash散列在处理海量数据确实有强大的魔力，比如在分布式文件系统swift中使用hash散列将对象散列到不同的存储节点上等等...