前记：本周进入系统设计与实践的最后一周，讲解的是海量数据的分析与处理。
海量数据的问题
1，数据量过大，数据中什么情况都可能存在。
2，软硬件要求高，系统资源占用率高。
3，要求很高的处理方法和技巧。
海量数据的“大”
所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。何谓海量，就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大，导致无法一次性装入内存。
此种情况下，针对时间，我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构，如 Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie树 ，针对空间，无非就一个办法：大而化小， 分而治之（hash映射） ，规模太大嘛就把规模大化为规模小的，各个击破。一般方法如下：
1，分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序；
2，双层桶划分
3，Bloom filter/Bitmap；
4，Trie树/数据库/倒排索引；
5，外排序；
6，分布式处理之Hadoop/Mapreduce。
