大数据哈希
① hashmap的最大容量是多少，在多少的时候会导致查询响应过慢
原则上，hashmap的插入和搜索，复杂度都是1，是非常快速的跟你的容量大小通常是没有直接关系的但是这是理想的情况。
这里说的理想，是在你所存储的对象的hashcode这个方法写的非常有效的情况下。根据hash的原理，存放一个对象是根据他的hashcode来计算的，如果没有哈希冲突，那么他的存储效率是最高，最完美的。
为什么哈希冲突会使得效率下降呢？
具体来分析，假设一个对象O1，他的hashcode算出来是1，另一个对象是O2，hashcode算起来也是1. 先放入O1对象，这时候速度很快，根据hashcode计算出来这个对象应该在哪个位置存放，然后直接放进去。但是到了放O2的时候，根据hashcode计算的地址存放，发现之前已经有O1了，那么显然是不能放的，因此就要采取些措施，比如，再计算一次，然后分配存放的地址（如果冲突，将继续，知道解决），一种最恶劣的情况下，很多很多的对象都存在hash冲突，那么重要就变得存储越来越慢。但是这个不是hashmap的责任，而是你的对象的hashcode方法没有定义好，使得冲突频繁
另外，哈希表为了避免这种冲突，会有一点优化。简单的说，原本可以放100个数据的空间，当放到80个的时候，根据经验，接下去冲突的可能性会更加高，就好比一个靶子上80%都是箭的时候你再射一箭出去，射中箭的可能性很大。因此就自动增加空间来减小冲突可能性。
80/100 = 0.8 这个0.8就是负载因子。
java中的hashmap的负载因子是0.75说了写理论。说这个的原因是想解释一下你的疑问“10000条的时候在搜索的时候很快，那么在多少条的时候可能导致效率下降呢”。这个答案是肯定的，就是存储的量跟存储效率没有直接的关系。
这页是hash表这个数据结构的优势所在
如果你觉得效率出现问题的时候，应该去关注一下你的存储对象的hashcode方法写的是否有问题
如果想更完美的解决效率问题，还可以手动指定hashmap的负载因子（用HashMap（int factor）这个构造方法），负载因子越低，冲突可能越小。但是牺牲的空间会相应增加
如果还是不能很好理解，可以先参看hash这个数据结构的特点，和JDK中HashMap的源代码，以及注释
学好java，数据结构是很重要的，理解原理的使用，跟生搬硬套的使用，不可同年而语
所以，去面试淘宝，腾讯，化为这种公司不会问你struts怎么用，只会问你struts怎么写。如同不会问你hashmap怎么用，而会问你hashmap的设计理念，和实现原理
希望对你有所帮助
② 如何取出大数据量的 redis hash 结构的数据并遍历导出
就看你的数据量大小了，如果太大，却是不好遍历，如果有规则的key值的话，倒是可以利用分页的方式来处理，如果没有规律的话，只有用keys*来取了，或者是通过keysa*;keysz*;keys1*;keys0*等通配符的方式来顺序的读取，读取时要把内存分配的大一些，不然容易溢出
③ 如何取出大数据量的 redis hash 结构的数据并遍历导出
如何取出大数据量的 redis hash 结构的数据并遍历导出
1. 连接mysql mysql -u用户名 -p密码 2. 连接你要导入的数据库的名字 mysql> use数据库名 3. 导入sql文件 mysql> source .sql文件的目录
④ 什么是哈希值 哈希值怎么用
释义：通过一定的哈希算法（典型的有MD5，SHA-1等），将一段较长的数据映射为较短小的数据，这段小数据就是大数据的哈希值。他有这样一个特点，他是唯一的，一旦大数据发生了变化，哪怕是一个微小的变化，他的哈希值也会发生变化。
另外一方面，既然是DNA，那就保证了没有两个数据的哈希值是完全相同的。
哈希值的作用：哈希值，即HASH值，是通过对文件内容进行加密运算得到的一组二进制值，主要用途是用于文件校验或签名。正是因为这样的特点，它常常用来判断两个文件是否相同。
比如，从网络上下载某个文件，只要把这个文件原来的哈希值同下载后得到的文件的哈希值进行对比，如果相同，则表示两个文件完全一致，下载过程没有损坏文件。而如果不一致，则表明下载得到的文件跟原来的文件不同，文件在下载过程中受到了损坏。
(4)大数据哈希扩展阅读：
哈希值，是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。哈希值把消息或数据压缩成摘要，使得数据量变小，将数据的格式固定下来。该函数将数据打乱混合，重新创建一个叫做散列值（hash values，hash codes，hash sums，或hashes）的指纹。
散列值通常用一个短的随机字母和数字组成的字符串来代表。好的哈希值在输入域中很少出现散列冲突。在散列表和数据处理中，不抑制冲突来区别数据，会使得数据库记录更难找到。
典型的哈希值都有非常大的定义域，比如SHA-2最高接受(2-1)/8长度的字节字符串。同时哈希值一定有着有限的值域，比如固定长度的比特串。在某些情况下，哈希值可以设计成具有相同大小的定义域和值域间的单射。哈希值必须具有不可逆性。
⑤ 通过算法大数据循环两两比较字符串，因为循环次数过多而导致程序过慢，如何解决求救。。。
不知道你的数据的相应列的差异可能是什么？
数值差异：为这个列建哈希表，分表依据是数值范围。（这个数值差异不只是数字，还可以是任何值，比如汉字等）
数据长度差异：再建表，分表依据是长度范围。
。。。。。。
每个列都建哈希表，然后比较时，先从差异简单简单的列开始比（比如长度），查表比完记录下满足的数据，然后下此比较从差异第二简单的列开始，在对应表中找到刚才记录到的数据，如果这次不满足则去掉这条数据的记录。依次下去，完成所有列的查找比较之后剩的数据就是目标数据。
⑥ perl 如何把hash 按照数值大小排序
按哈希键的数值大小排序：
my @key =sort {$a <=> $b} keys %hash;
@key里头存的是按哈希键的数值大小排序后的键。
按哈希值的数值大小排序：
my @key =sort {$hash{$a} <=> $hash{$b}} keys %hash;
@key里头存的是按哈希值的数值大小排序后的键
⑦ 什么是哈希值哈希值如何使用
释义：通过一定的哈希算法（典型的有MD5，SHA-1等），将一段较长的数据映射为较短小的数据，这段小数据就是大数据的哈希值。他有这样一个特点，他是唯一的，一旦大数据发生了变化，哪怕是一个微小的变化，他的哈希值也会发生变化。
另外一方面，既然是DNA，那就保证了没有两个数据的哈希值是完全相同的。
哈希值的作用：哈希值，即HASH值，是通过对文件内容进行加密运算得到的一组二进制值，主要用途是用于文件校验或签名。正是因为这样的特点，它常常用来判断两个文件是否相同。
比如，从网络上下载某个文件，只要把这个文件原来的哈希值同下载后得到的文件的哈希值进行对比，如果相同，则表示两个文件完全一致，下载过程没有损坏文件。而如果不一致，则表明下载得到的文件跟原来的文件不同，文件在下载过程中受到了损坏。
(7)大数据哈希扩展阅读：
哈希值，是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。哈希值把消息或数据压缩成摘要，使得数据量变小，将数据的格式固定下来。该函数将数据打乱混合，重新创建一个叫做散列值（hash values，hash codes，hash sums，或hashes）的指纹。
散列值通常用一个短的随机字母和数字组成的字符串来代表。好的哈希值在输入域中很少出现散列冲突。在散列表和数据处理中，不抑制冲突来区别数据，会使得数据库记录更难找到。
典型的哈希值都有非常大的定义域，比如SHA-2最高接受(2-1)/8长度的字节字符串。同时哈希值一定有着有限的值域，比如固定长度的比特串。在某些情况下，哈希值可以设计成具有相同大小的定义域和值域间的单射。哈希值必须具有不可逆性。
⑧ 大数据hash如何使其分散均匀
这个要根据具体的数据分布来看。不同的数据分布Hash算法是不同的。
最优的算法就算计算出的Hash key均匀分布。