大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。

下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。

本贴从解决这类问题的方法入手，开辟一系列专题来解决海量数据问题。拟包含 以下几个方面。

1. Bloom Filter
2. Hash
3. Bit-Map
4. 堆(Heap)
5. 双层桶划分
6. 数据库索引
7. 倒排索引（Inverted Index）
8. 外排序
9. Trie树
10. MapReduce

在这些解决方案之上，再借助一定的例子来剖析海量数据处理问题的解决方案。欢迎大家关注。