大數據哈希
① hashmap的最大容量是多少，在多少的時候會導致查詢響應過慢
原則上，hashmap的插入和搜索，復雜度都是1，是非常快速的跟你的容量大小通常是沒有直接關系的但是這是理想的情況。
這里說的理想，是在你所存儲的對象的hashcode這個方法寫的非常有效的情況下。根據hash的原理，存放一個對象是根據他的hashcode來計算的，如果沒有哈希沖突，那麼他的存儲效率是最高，最完美的。
為什麼哈希沖突會使得效率下降呢？
具體來分析，假設一個對象O1，他的hashcode算出來是1，另一個對象是O2，hashcode算起來也是1. 先放入O1對象，這時候速度很快，根據hashcode計算出來這個對象應該在哪個位置存放，然後直接放進去。但是到了放O2的時候，根據hashcode計算的地址存放，發現之前已經有O1了，那麼顯然是不能放的，因此就要採取些措施，比如，再計算一次，然後分配存放的地址（如果沖突，將繼續，知道解決），一種最惡劣的情況下，很多很多的對象都存在hash沖突，那麼重要就變得存儲越來越慢。但是這個不是hashmap的責任，而是你的對象的hashcode方法沒有定義好，使得沖突頻繁
另外，哈希表為了避免這種沖突，會有一點優化。簡單的說，原本可以放100個數據的空間，當放到80個的時候，根據經驗，接下去沖突的可能性會更加高，就好比一個靶子上80%都是箭的時候你再射一箭出去，射中箭的可能性很大。因此就自動增加空間來減小沖突可能性。
80/100 = 0.8 這個0.8就是負載因子。
java中的hashmap的負載因子是0.75說了寫理論。說這個的原因是想解釋一下你的疑問「10000條的時候在搜索的時候很快，那麼在多少條的時候可能導致效率下降呢」。這個答案是肯定的，就是存儲的量跟存儲效率沒有直接的關系。
這頁是hash表這個數據結構的優勢所在
如果你覺得效率出現問題的時候，應該去關注一下你的存儲對象的hashcode方法寫的是否有問題
如果想更完美的解決效率問題，還可以手動指定hashmap的負載因子（用HashMap（int factor）這個構造方法），負載因子越低，沖突可能越小。但是犧牲的空間會相應增加
如果還是不能很好理解，可以先參看hash這個數據結構的特點，和JDK中HashMap的源代碼，以及注釋
學好java，數據結構是很重要的，理解原理的使用，跟生搬硬套的使用，不可同年而語
所以，去面試淘寶，騰訊，化為這種公司不會問你struts怎麼用，只會問你struts怎麼寫。如同不會問你hashmap怎麼用，而會問你hashmap的設計理念，和實現原理
希望對你有所幫助
② 如何取出大數據量的 redis hash 結構的數據並遍歷導出
就看你的數據量大小了，如果太大，卻是不好遍歷，如果有規則的key值的話，倒是可以利用分頁的方式來處理，如果沒有規律的話，只有用keys*來取了，或者是通過keysa*;keysz*;keys1*;keys0*等通配符的方式來順序的讀取，讀取時要把內存分配的大一些，不然容易溢出
③ 如何取出大數據量的 redis hash 結構的數據並遍歷導出
如何取出大數據量的 redis hash 結構的數據並遍歷導出
1. 連接mysql mysql -u用戶名 -p密碼 2. 連接你要導入的資料庫的名字 mysql> use資料庫名 3. 導入sql文件 mysql> source .sql文件的目錄
④ 什麼是哈希值 哈希值怎麼用
釋義：通過一定的哈希演算法（典型的有MD5，SHA-1等），將一段較長的數據映射為較短小的數據，這段小數據就是大數據的哈希值。他有這樣一個特點，他是唯一的，一旦大數據發生了變化，哪怕是一個微小的變化，他的哈希值也會發生變化。
另外一方面，既然是DNA，那就保證了沒有兩個數據的哈希值是完全相同的。
哈希值的作用：哈希值，即HASH值，是通過對文件內容進行加密運算得到的一組二進制值，主要用途是用於文件校驗或簽名。正是因為這樣的特點，它常常用來判斷兩個文件是否相同。
比如，從網路上下載某個文件，只要把這個文件原來的哈希值同下載後得到的文件的哈希值進行對比，如果相同，則表示兩個文件完全一致，下載過程沒有損壞文件。而如果不一致，則表明下載得到的文件跟原來的文件不同，文件在下載過程中受到了損壞。
(4)大數據哈希擴展閱讀：
哈希值，是一種從任何一種數據中創建小的數字「指紋」的方法。哈希值把消息或數據壓縮成摘要，使得數據量變小，將數據的格式固定下來。該函數將數據打亂混合，重新創建一個叫做散列值（hash values，hash codes，hash sums，或hashes）的指紋。
散列值通常用一個短的隨機字母和數字組成的字元串來代表。好的哈希值在輸入域中很少出現散列沖突。在散列表和數據處理中，不抑制沖突來區別數據，會使得資料庫記錄更難找到。
典型的哈希值都有非常大的定義域，比如SHA-2最高接受(2-1)/8長度的位元組字元串。同時哈希值一定有著有限的值域，比如固定長度的比特串。在某些情況下，哈希值可以設計成具有相同大小的定義域和值域間的單射。哈希值必須具有不可逆性。
⑤ 通過演算法大數據循環兩兩比較字元串，因為循環次數過多而導致程序過慢，如何解決求救。。。
不知道你的數據的相應列的差異可能是什麼？
數值差異：為這個列建哈希表，分表依據是數值范圍。（這個數值差異不只是數字，還可以是任何值，比如漢字等）
數據長度差異：再建表，分表依據是長度范圍。
。。。。。。
每個列都建哈希表，然後比較時，先從差異簡單簡單的列開始比（比如長度），查表比完記錄下滿足的數據，然後下此比較從差異第二簡單的列開始，在對應表中找到剛才記錄到的數據，如果這次不滿足則去掉這條數據的記錄。依次下去，完成所有列的查找比較之後剩的數據就是目標數據。
⑥ perl 如何把hash 按照數值大小排序
按哈希鍵的數值大小排序：
my @key =sort {$a <=> $b} keys %hash;
@key里頭存的是按哈希鍵的數值大小排序後的鍵。
按哈希值的數值大小排序：
my @key =sort {$hash{$a} <=> $hash{$b}} keys %hash;
@key里頭存的是按哈希值的數值大小排序後的鍵
⑦ 什麼是哈希值哈希值如何使用
釋義：通過一定的哈希演算法（典型的有MD5，SHA-1等），將一段較長的數據映射為較短小的數據，這段小數據就是大數據的哈希值。他有這樣一個特點，他是唯一的，一旦大數據發生了變化，哪怕是一個微小的變化，他的哈希值也會發生變化。
另外一方面，既然是DNA，那就保證了沒有兩個數據的哈希值是完全相同的。
哈希值的作用：哈希值，即HASH值，是通過對文件內容進行加密運算得到的一組二進制值，主要用途是用於文件校驗或簽名。正是因為這樣的特點，它常常用來判斷兩個文件是否相同。
比如，從網路上下載某個文件，只要把這個文件原來的哈希值同下載後得到的文件的哈希值進行對比，如果相同，則表示兩個文件完全一致，下載過程沒有損壞文件。而如果不一致，則表明下載得到的文件跟原來的文件不同，文件在下載過程中受到了損壞。
(7)大數據哈希擴展閱讀：
哈希值，是一種從任何一種數據中創建小的數字「指紋」的方法。哈希值把消息或數據壓縮成摘要，使得數據量變小，將數據的格式固定下來。該函數將數據打亂混合，重新創建一個叫做散列值（hash values，hash codes，hash sums，或hashes）的指紋。
散列值通常用一個短的隨機字母和數字組成的字元串來代表。好的哈希值在輸入域中很少出現散列沖突。在散列表和數據處理中，不抑制沖突來區別數據，會使得資料庫記錄更難找到。
典型的哈希值都有非常大的定義域，比如SHA-2最高接受(2-1)/8長度的位元組字元串。同時哈希值一定有著有限的值域，比如固定長度的比特串。在某些情況下，哈希值可以設計成具有相同大小的定義域和值域間的單射。哈希值必須具有不可逆性。
⑧ 大數據hash如何使其分散均勻
這個要根據具體的數據分布來看。不同的數據分布Hash演算法是不同的。
最優的演算法就算計算出的Hash key均勻分布。