常见业务

1.搜索引擎

三段式结构：
1.检索系统
2.索引系统
3.spider爬虫

1.爬虫：由搜索引擎主动发起，去别人家的网站去爬数据
关键是建索引

快速判重：布隆过滤器。
给定数据排序：
1.常见排序算法
2.BitMap 算法，
数据量小的时间复杂度、空间复杂度比较大如(10、122、10万)。但是适应于密集的情况，有明显优势。

2.推荐系统

NetFlix 推荐系统公司，很多公司的标杆，其他公司的系统多少都会抄这家公司。

推荐系统通常有三个部份：

  1. offline 部份，离线
  2. nearline 部分，近线
  3. online部分，在线

划分为以上三部分的理由：

|昨天|今天|

离线：
当天肯定无法将当天所有用户的行为数据拿到，所以将昨天的数据存储后进行计算。
比如，用户9点看了鞋子的广告，但量不能确定10后用户还看了什么。
离线挖掘出的数据，应快带提供出去，比如使用NOSQL做为中间介质传递出去。redis、mongo、hbase 等
前端从nosql中去取数据。
大至是这个流程。

在线：
处理在线的时时的数据，对数据进行时时产生。如地图。
为什么不用时实代替离线？？
如果时实时系统做的很完备，可以不要离线。但是实时任务有个特点，时效性要求非常高，为了保证任务快速得到结果，所以必须做出妥协，所以实时任不能有复杂算法，否则一量有一个任务出现非实时性，则整个实时任务线将受到影响。
离线不在乎时间，可以做复杂算法任务。所以两种任务，输入一样，输出并不一样。离线更准确，在线可以给一个近似的结果。

近线：
类似在线，如 storm、spark

推荐数据放缓存数据库中，如：NOSQL

数据有两部分：

  1. 用户行为数据
  2. 物品元数据：即名称，描述，标签，颜色等等属性