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我有一组非常大的键值对(TB 级数据),从一些文件中读取。
为简单起见,我们假设键和值都是整数。
最后,我感兴趣的是让每个键都具有遇到的最高 N 个值,并将它们再次作为键值对写入一些不同的文件。
如果输出文件包含给定键的 N 个以上条目,只要其中包含最小的 3 个值,就没有问题。
按原样保留文件满足上述条件,但我正在尝试减小大小,因为一些键在输入中有很多值,这不是我们感兴趣的。
将所有数据保存在内存中显然不是一种选择。
因此我正在寻找某种缓存。我可以为找到的每个键保留一个排序列表,一旦达到特定的大小限制,我只需将一半的条目从缓存刷新到输出。 Guava 的 LoadingCache
在这里似乎对我没有帮助,因为权重是在条目创建时计算的,此后是静态的。
是否有我可以使用/实现的特定数据结构/算法可能对我有帮助?
最佳答案
简单的方法:
sort
实用程序可以快速完成这项工作。 (好吧,输入命令的速度很快。对数 TB 的数据进行排序需要一些时间。)大功告成。
如果数据分布在多个文件中,其中特定键的值可以在多个文件中,那么您可以分别对每个文件进行排序,然后将多个文件合并在一起。同样,sort
可以为您完成这项工作。
我不能保证上述内容的执行速度会比自定义解决方案快,但我非常有信心地说,它的执行速度会比您设计、编码、调试、测试然后运行自定义解决方案的速度快。
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