👽2022-03-14再来说说思考题： 首先，大前提。海量数据计算，核心其实还是用算力去堆。分片之后堆足够的算力，也肯定是可以解决的。但是，受限于成本，肯定需要考虑如何效益最大化。 首先，还是利用算力闲置资源，因为这部分的实时性要求并不高。这部分涉及的知识应该是云原生服务编排，资源调度相关的知识点。把这部分算力，用空闲的资源提供计算服务。 具体步骤的话，首先将需要计算的数据先进行分片，使用不同的节点进行计算。其次，将数据的重要性进行排序，优先计算热点数据。比如，算力不足时，优先计算热点数据，算力充足时，再计算普通数据。 具体的本质，每次迭代都能影响PageRank评分，所以其实每一次迭代都能带来一次评分的影响。只不过越来越精确。每一次PageRank迭代过后，数据的可用性，和用户体验都会提升。我个人评估，前几次迭代，PageRank的用户体验已经比较不错了，算力就会侧重于用户体验还不太好的PageRank。 以上是我的整体思路。作者回复: 很赞啊，感觉你在不太了解大数据计算框架的前提下推导出大数据计算的核心思路方法。 PageRank的编程实现采用MapReduce之类的大数据计算框架，编程方法可采用图计算或者矩阵计算。归根结底都是如何将数据分片后计算。
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neohope2022-05-01补充一些内容： 1、PageRank其实有两层含义，第一层是被越多的网页指向就越重要，第二层是被越重要的网页指向就越重要 2、数据结构优化工作很重要，由于数据量很大，每个结构省下1Byte，【1Byte*网页数量*副本数量】，就能节约大量服务器和存储。 3、网页做NLP分词的时候，有些场景下可以省略一些特殊词【比如介词】。如果不省略，会发现这些词几乎出现在了所有网页里。比如【the，的，了】这种。 4、现在各家搜索引擎其实计数差不多，但付出的成本却不一样，比如大家搜索代码的时候google就很好用，而国内很多搜引擎直接把此类数据排除了，就查不到。 5、用户搜索一整句话的时候，很多引擎也是先分词，对每个词做检索，然后merge结果的。 6、其实搜索引擎也在关注用户行为，用户行为也会逐步的影响搜索结果的排序。 对于课后题： 1、对于索引中网页排名的更新，一种直观但效率不高的方式可以是：在算力较为空闲的时期，用Mapreduce做分布式计算，从而更新排名。MAP时可以用网页ID分组，为其指向的不同URL的ID增加评分；Reduce的时候，按网页ID将评分合并，得到本次迭代结果。由于URL数量众多，需要将结果临时存储到HBase中，并解决好并发问题。整个MR迭代完成后，将索引排名更新为新索引排名。 2、实际计算的时候，可以直接用矩阵运算、并行计算的方式提升计算效率。 3、如何判断本次迭代何时结束呢，迭代是不是一定可以收敛呢，这个可以看下马尔科夫链的相关知识。 4、对于新增的网页，用可以塞到Spark中做流式计算，逐步合并到主倒排索引中。 5、对于新闻类网页，可以用同样的方法，单独做一段时间的新闻网页倒排索引。用户查询时，用较高的权重，与主倒排索引查询的结果合并，最终展示给用户展开作者回复: 非常赞
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peter2022-03-09请教老师几个问题： Q1：URL长度字段需要两个字节吗？有这么长的URL吗？ Q2：峰值同时在线人数这个指标有意义吗？ 在“期中测评：IM系统设计中”，有一个指标是“峰值同时在线人数”，这个指标很重要吗？一般都是说并发数量，峰值同时在线人数会占用系统很多资源吗？ Q3：网页中哪些单词会被提取？ 一个网页会有很多单词，是全部提取吗？还是选择一部分提取？如果是部分提取，那根据什么选词？ Q4：百度的关键字提示是哪里处理的？ 用百度搜索。输入一个词，会给出很多提示。这个提示是浏览器实现的？还是后端应用服务器实现的？ Q5：PageRank是google，那百度用什么？ 如果百度也用PageRank算法，算侵权吗？ Q6：现在搜索引擎使用AI了吗？作者回复: 1 1个字节才256，超过这个长度的URL应该很常见吧，浏览器对URL长度的限制一般在2000以上 2 这个问题是不跟其他专栏串了，我们还没有期中评测呢~~ 不急，会有的~~~ 3 所有单词 4 根据过往用户搜索进行前缀匹配，服务器实现 5 也用pagerank 6 AI这个词太含糊了，pagerank也算是一种AI，Q4的提示也是一种AI，搜索广告推荐也是AI，AI无处不在
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丫丫2022-03-16请问老师，感觉提取倒排索引和page rank是一个很慢的过程，应该是个离线系统。 但是有些时候，会有一个突发新闻比如微博大瓜，新的关键词的搜索量会突然上升，而且网页每时每刻都有更新，请问如何应对？ 我们临时去爬这些内容然后构建page rank和倒排索引吗？如何短时间内提高性能作者回复: 搜索引擎索引有全量索引和增量索引两种。新闻类网页采用增量索引，爬虫专门爬新闻类网页，爬取频率高，网页数量少，构建索引速度快。其实就是你说的临时的意思，不过这个临时是永不停歇的临时。
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超大超2022-04-24文中指出使用链表方式进行查找交集：“同时遍历两个链表，如果其中一个链表当前指向的元素小于另一个链表当前指向的元素，那么这个链表就继续向前遍历；如果两个链表当前指向的元素相同，该元素就是交集元素，记录在结果列表中；依此继续向前遍历，直到其中一个链表指向自己的尾部 nil。” 有个疑问：两个链表同事向后进行遍历，且比较元素是否相等，这种情况下，如果像上图中指定的哪种的话，无法找到交集元素2. （两个链表中对应位置的元素不相等）作者回复: 两个链表指针不是同时移动啊，移动数据小的那个链表指针
1- 学员52022-04-09集合求交用跳表那部分，不是先排序吗？排序的时间复杂度是nlogn?
作者回复: 跳表是一次写入多次读取的，搜索的时候是读取的过程，写入花费时间不需要考虑。
1 - 江楠大盗2022-04-07数据是挨着存放的，知道docID怎么才能快速定位到数据？顺序遍历吗？
作者回复: 网页在HDFS存储是为了构建索引和计算PageRank，这个过程是顺序遍历的。 根据docID检索网页内容的场景可以用HBase解决。
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aroll2022-03-14可通过类似spark这种分布式计算框架进行计算，将海量数据分段迭代计算，再汇总结果，且可对一些计算过程进行缓存，完成快速高效的计算作者回复: 对，可以更具体点吗？输入数据的格式是什么样的？如何分段计算？如何汇总？
- 👽2022-03-14这一篇专栏可以说相当硬核，核心知识点： 1. 正，倒排索引，针对网页包含的关键词与关键词对应的网页的映射； 2. 多个集合查找集合的算法设计+海量数据计算的算法设计； 3. PageRank 模型的搭建思路与实际落地的方案； 除了数据模型这块，实在是吸收不了之外，其他的每一个点都让我受益匪浅。2
- Geek_cd0e402022-07-10思考题PageRank 的计算: 1.全量用hadoop mapreduce 2.增量用spark/flink计算,增量索引跟全量合并1