在我的工作中，我开发并实现了以下问题的解决方案：
给定一个由30M条记录组成的数据集，从特定的数据集字段中提取(键，值)元组，按键和值对它们进行分组，为每个键存储相同值的数量。将每个键的前5000个最频繁值写入数据库。每个数据集行最多包含100个(键、值)元组，这些元组采用序列化XML的形式。
我想出了这样的解决方案(使用Spring Batch)：
批处理作业步骤：
步骤1.遍历数据集行并提取(键、值)元组。在得到一些固定数量的元组后，将它们转储到磁盘上。每个元组都指向一个名称模式为"/cochunk-"的文件，因此指定键的所有值都存储在一个目录中。在一个文件中，值被排序存储。
步骤2.遍历所有"目录，并将它们的区块文件合并为一组相同的值。由于值是按排序存储的，因此对于O(n*log k)复杂性，合并它们是很简单的，其中"n"是块文件中的值的数量，"k"是块的初始数量。
步骤3.对于每个合并的文件(换句话说，对于每个键)，使用PriorityQueue顺序读取其值，以保持前5000个值，而不将所有值加载到内存中。将队列内容写入数据库。
我花了大约一周的时间来完成这项任务，主要是因为我以前没有使用过SpringBatch，而且我试图强调需要准确实现多线程部分的可伸缩性。
问题是我的经理认为这项任务太容易了，不能花那么多时间。
问题是-你知道更有效的解决方案吗？或者可能更低效，更容易实施？实施我的解决方案需要多长时间
我知道类似MapReduce的框架，但我不能使用它们，因为应用程序应该在一台3核1GB Java堆的简单PC上运行。
提前谢谢！
乌干达人民国防军：我想我没有明确说明我的问题。让我换一种方式问：
考虑到这个问题，作为项目经理或至少是任务审查员，你会接受我的解决方案吗？你会为这项任务投入多少时间
您确定这种方法比预扫描XML文件以提取所有键，然后为每个键反复解析XML文件更快吗？您在这个解决方案中执行了许多文件管理任务，这绝对不是免费的。
由于您有三个Core，您可以同时解析三个密钥(只要文件系统能够处理负载)。
您的解决方案看起来合理高效，但我可能会使用SQL。
在解析键/值对时，我会将其插入/更新到SQL表中。然后，我会在表中查询排名靠前的记录。
这里有一个只使用T-SQL(SQL 2008，但这个概念在大多数现代rdbms中都应该是可行的)的例子
/START/和/END/之间的SQL将是您需要在代码中执行的语句。
BEGIN
-- database table
DECLARE @tbl TABLE (
k INT -- key
, v INT -- value
, c INT -- count
, UNIQUE CLUSTERED (k, v)
)
-- insertion loop (for testing)
DECLARE @x INT
SET @x = 0
SET NOCOUNT OFF
WHILE (@x < 1000000)
BEGIN
--
SET @x = @x + 1
DECLARE @k INT
DECLARE @v INT
SET @k = CAST(RAND() * 10 as INT)
SET @v = CAST(RAND() * 100 as INT)
-- the INSERT / UPDATE code
/* START this is the sql you'd run for each row */
UPDATE @tbl SET c = c + 1 WHERE k = @k AND v = @v
IF @@ROWCOUNT = 0
INSERT INTO @tbl VALUES (@k, @v, 1)
/* END */
--
END
SET NOCOUNT ON
-- final select
DECLARE @topN INT
SET @topN = 50
/* START this is the sql you'd run once at the end */
SELECT
a.k
, a.v
FROM (
SELECT
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY k ORDER BY k ASC, c DESC) [rid]
, k
, v
FROM @tbl
) a
WHERE a.rid < @topN
/* END */
END
Gee，尝试在内存中执行这项操作的老式方式似乎不需要太多工作。
我会先尝试一下，然后如果内存不足，每次运行一个键(根据@Storstamp的回答)。
如果由于数据的大小，使用"简单"解决方案不是一个选项，那么我的下一个选择将是使用SQL数据库。然而，由于其中大多数都需要相当多的内存(当RAM严重过载时，会导致爬行)，也许你应该将搜索重定向到像MongoDB这样的NoSQL数据库中，即使在大部分基于磁盘的情况下，它也会非常高效。(这是您的环境基本上需要的，只有1GB的堆可用)。
NoSQL数据库将为您完成所有基本的记账(存储数据，跟踪所有索引，对其进行排序)，并且可能比您的解决方案更高效，因为所有数据在插入时都可能已经排序和索引，从而消除了对/chunk-文件中的行进行排序、合并等额外步骤。
您最终会得到一个可能更易于管理的解决方案，它还允许您设置不同类型的查询，而不是仅针对特定情况进行优化。
作为一名项目经理，我不会反对你目前的解决方案。它已经很快并解决了问题。然而，作为一名架构师，我会反对，因为解决方案有点难以维护，而且没有使用经过验证的技术，这些技术基本上可以完成与您自己编码的部分相同的事情。它很难击败现代数据库的树和散列实现。