因为属于公司的数据部门，所以会接到一些产品，或者数据策略组 同事的数据需求，
其中一个需求如下：为了评估一批词的如果加入黑名单会造成的收入损失，采用模糊匹配参照其过去一段时间的收入来作为考量指标。
原始需求：模糊命中 附件中XXX多个词的 关键词的消费数据，取消费数据中过去一周的数据。
最终输出所有词及其对应的周汇总消费数据。
那么其实大数据情况下（约每天1亿个关键词），都需要取和词典中的每个词进行一次模糊匹配。
解决方案一：hive 中写transform，利用自定义map的方式，将每行记录与这批词进行一次 模糊匹配。
总结：简单、可行，当词典数目不是很大的时候，基本事件耗费在mapreduce，效率不是很低，满足需求。
优化方案二：当词典很大很大的时候，字符串逐个匹配的性能急剧下降，利用【Wu-Manber 经典多模式匹配算法】，解决该问题。
算法详情转个介绍连接：http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/9124623
总结：当需要模糊匹配的字典，特别大的时候，Wu-Manber 算法性能并不会随着 词典数的增加而明显增加，性能nice。