而外排序的方法会消耗大量的IO，效率不会很高 。而上面的分布式方法 ， 也可以用于单机版本，也就是将总的数据根据值的范围 ， 划分成多个不同的子文件，然后逐个处理 。处理完毕之后再对这些单词的及其出现频率进行一个归并 。实际上就可以利用一个外排序的归并过程 。
另外还可以考虑近似计算，也就是我们可以通过结合自然语言属性 ， 只将那些真正实际中出现最多的那些词作为一个字典 ， 使得这个规模可以放入内存 。
PHP如何解决网站的大数据大流量与高并发使用缓存php多进程分析大数据，比如memcache,redis,因为它们是在内存中运行php多进程分析大数据，所以处理数据php多进程分析大数据，返回数据非常快php多进程分析大数据，所以可以应对高并发 。
2.增加带宽和机器性能，1M的带宽同时处理的流量肯定有限，所以在资源允许的情况下，大带宽，多核cpu,高内存是一个解决方案 。
3.分布式，让多个访问分到不同的机器上去处理，每个机器处理的请求就相对减少php多进程分析大数据了 。
简单说些常用技术，负载均衡 ， 限流，加速器等
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php不适合做大数据分析
PHP-大数据量怎么处理优化大数据的话可以进行以下操作：
减少对数据库的读?。?也就是减少调用数据库，
进行数据缓存，
利用数据库的自身优化技术，如索引等
精确查询条件，有利于提高查找速度
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