十道海量數(shù)據(jù)處理面試題

1、第一部分、十道海量數(shù)據(jù)處理面試題1、海量日志數(shù)據(jù)，提取出某日訪問百度次數(shù)最多的那個(gè)IP。首先是這一天，并且是訪問百度的日志中的IP取出來，逐個(gè)寫入到一個(gè)大文件中。注意到IP是32位的，最多有個(gè)232個(gè)IP。同樣可以采用映射的方法，比如模1000，把整個(gè)大文件映射為1000個(gè)小文件，再找出每個(gè)小文中出現(xiàn)頻率最大的IP（可以采用hash_map進(jìn)行頻率統(tǒng)計(jì)，然后再找出頻率最大的幾個(gè)）及相應(yīng)的頻率。然后再在這1000個(gè)最大的IP中，找出那個(gè)頻率最大的IP，即為所求?；蛘呷缦玛U述（雪域之鷹）：算法思想：分而治之+Hash1.IP地址最多有232=4G種取值情況，所以不能完全加載到內(nèi)存中處理； 2.可以

2、考慮采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)%1024值，把海量IP日志分別存儲(chǔ)到1024個(gè)小文件中。這樣，每個(gè)小文件最多包含4MB個(gè)IP地址； 3.對(duì)于每一個(gè)小文件，可以構(gòu)建一個(gè)IP為key，出現(xiàn)次數(shù)為value的Hash map，同時(shí)記錄當(dāng)前出現(xiàn)次數(shù)最多的那個(gè)IP地址；4.可以得到1024個(gè)小文件中的出現(xiàn)次數(shù)最多的IP，再依據(jù)常規(guī)的排序算法得到總體上出現(xiàn)次數(shù)最多的IP；2、搜索引擎會(huì)通過日志文件把用戶每次檢索使用的所有檢索串都記錄下來，每個(gè)查詢串的長(zhǎng)度為1-255字節(jié)。假設(shè)目前有一千萬個(gè)記錄（這些查詢串的重復(fù)度比較高，雖然總數(shù)是1千萬，但如果除去重復(fù)后，不超過3百萬個(gè)。一個(gè)查

3、詢串的重復(fù)度越高，說明查詢它的用戶越多，也就是越熱門。），請(qǐng)你統(tǒng)計(jì)最熱門的10個(gè)查詢串，要求使用的內(nèi)存不能超過1G。典型的Top K算法，還是在這篇文章里頭有所闡述，詳情請(qǐng)參見：十一、從頭到尾徹底解析Hash表算法。文中，給出的最終算法是：第一步、先對(duì)這批海量數(shù)據(jù)預(yù)處理，在O（N）的時(shí)間內(nèi)用Hash表完成統(tǒng)計(jì)（之前寫成了排序，特此訂正。July、2011.04.27）；第二步、借助堆這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，找出Top K，時(shí)間復(fù)雜度為NlogK。即，借助堆結(jié)構(gòu)，我們可以在log量級(jí)的時(shí)間內(nèi)查找和調(diào)整/移動(dòng)。因此，維護(hù)一個(gè)K(該題目中是10)大小的小根堆，然后遍歷300萬的Query，分別和根元素進(jìn)行對(duì)比

4、所以，我們最終的時(shí)間復(fù)雜度是：O（N） + N'*O（logK），（N為1000萬，N為300萬）。ok，更多，詳情，請(qǐng)參考原文?；蛘撸翰捎胻rie樹，關(guān)鍵字域存該查詢串出現(xiàn)的次數(shù)，沒有出現(xiàn)為0。最后用10個(gè)元素的最小推來對(duì)出現(xiàn)頻率進(jìn)行排序。3、有一個(gè)1G大小的一個(gè)文件，里面每一行是一個(gè)詞，詞的大小不超過16字節(jié)，內(nèi)存限制大小是1M。返回頻數(shù)最高的100個(gè)詞。方案：順序讀文件中，對(duì)于每個(gè)詞x，取hash(x)%5000，然后按照該值存到5000個(gè)小文件（記為x0,x1,.x4999）中。這樣每個(gè)文件大概是200k左右。如果其中的有的文件超過了1M大小，還可以按照類似的方法繼續(xù)往下分，直

5、到分解得到的小文件的大小都不超過1M。對(duì)每個(gè)小文件，統(tǒng)計(jì)每個(gè)文件中出現(xiàn)的詞以及相應(yīng)的頻率（可以采用trie樹/hash_map等），并取出出現(xiàn)頻率最大的100個(gè)詞（可以用含100個(gè)結(jié)點(diǎn)的最小堆），并把100個(gè)詞及相應(yīng)的頻率存入文件，這樣又得到了5000個(gè)文件。下一步就是把這5000個(gè)文件進(jìn)行歸并（類似與歸并排序）的過程了。4、有10個(gè)文件，每個(gè)文件1G，每個(gè)文件的每一行存放的都是用戶的query，每個(gè)文件的query都可能重復(fù)。要求你按照query的頻度排序。還是典型的TOP K算法，解決方案如下：方案1：順序讀取10個(gè)文件，按照hash(query)%10的結(jié)果將query寫入到另外10個(gè)文

6、件（記為）中。這樣新生成的文件每個(gè)的大小大約也1G（假設(shè)hash函數(shù)是隨機(jī)的）。找一臺(tái)內(nèi)存在2G左右的機(jī)器，依次對(duì)用hash_map(query, query_count)來統(tǒng)計(jì)每個(gè)query出現(xiàn)的次數(shù)。利用快速/堆/歸并排序按照出現(xiàn)次數(shù)進(jìn)行排序。將排序好的query和對(duì)應(yīng)的query_cout輸出到文件中。這樣得到了10個(gè)排好序的文件（記為）。對(duì)這10個(gè)文件進(jìn)行歸并排序（內(nèi)排序與外排序相結(jié)合）。方案2：一般query的總量是有限的，只是重復(fù)的次數(shù)比較多而已，可能對(duì)于所有的query，一次性就可以加入到內(nèi)存了。這樣，我們就可以采用trie樹/hash_map等直接來統(tǒng)計(jì)每個(gè)query出現(xiàn)的次數(shù)

7、，然后按出現(xiàn)次數(shù)做快速/堆/歸并排序就可以了。方案3：與方案1類似，但在做完hash，分成多個(gè)文件后，可以交給多個(gè)文件來處理，采用分布式的架構(gòu)來處理（比如MapReduce），最后再進(jìn)行合并。5、 給定a、b兩個(gè)文件，各存放50億個(gè)url，每個(gè)url各占64字節(jié)，內(nèi)存限制是4G，讓你找出a、b文件共同的url？方案1：可以估計(jì)每個(gè)文件安的大小為5G×64=320G，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于內(nèi)存限制的4G。所以不可能將其完全加載到內(nèi)存中處理。考慮采取分而治之的方法。遍歷文件a，對(duì)每個(gè)url求取hash(url)%1000，然后根據(jù)所取得的值將url分別存儲(chǔ)到1000個(gè)小文件（記為a0,a1,.,a99

8、9）中。這樣每個(gè)小文件的大約為300M。遍歷文件b，采取和a相同的方式將url分別存儲(chǔ)到1000小文件（記為b0,b1,.,b999）。這樣處理后，所有可能相同的url都在對(duì)應(yīng)的小文件（a0vsb0,a1vsb1,.,a999vsb999）中，不對(duì)應(yīng)的小文件不可能有相同的url。然后我們只要求出1000對(duì)小文件中相同的url即可。求每對(duì)小文件中相同的url時(shí)，可以把其中一個(gè)小文件的url存儲(chǔ)到hash_set中。然后遍歷另一個(gè)小文件的每個(gè)url，看其是否在剛才構(gòu)建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。方案2：如果允許有一定的錯(cuò)誤率，可以使用Bloom fil

9、ter，4G內(nèi)存大概可以表示340億bit。將其中一個(gè)文件中的url使用Bloom filter映射為這340億bit，然后挨個(gè)讀取另外一個(gè)文件的url，檢查是否與Bloom filter，如果是，那么該url應(yīng)該是共同的url（注意會(huì)有一定的錯(cuò)誤率）。Bloom filter日后會(huì)在本BLOG內(nèi)詳細(xì)闡述。6、在2.5億個(gè)整數(shù)中找出不重復(fù)的整數(shù)，注，內(nèi)存不足以容納這2.5億個(gè)整數(shù)。方案1：采用2-Bitmap（每個(gè)數(shù)分配2bit，00表示不存在，01表示出現(xiàn)一次，10表示多次，11無意義）進(jìn)行，共需內(nèi)存232 * 2 bit=1 GB內(nèi)存，還可以接受。然后掃描這2.5億個(gè)整數(shù)，查看Bitmap

10、中相對(duì)應(yīng)位，如果是00變01，01變10，10保持不變。所描完事后，查看bitmap，把對(duì)應(yīng)位是01的整數(shù)輸出即可。方案2：也可采用與第1題類似的方法，進(jìn)行劃分小文件的方法。然后在小文件中找出不重復(fù)的整數(shù)，并排序。然后再進(jìn)行歸并，注意去除重復(fù)的元素。7、騰訊面試題：給40億個(gè)不重復(fù)的unsigned int的整數(shù)，沒排過序的，然后再給一個(gè)數(shù)，如何快速判斷這個(gè)數(shù)是否在那40億個(gè)數(shù)當(dāng)中？與上第6題類似，我的第一反應(yīng)時(shí)快速排序+二分查找。以下是其它更好的方法：方案1：oo，申請(qǐng)512M的內(nèi)存，一個(gè)bit位代表一個(gè)unsigned int值。讀入40億個(gè)數(shù)，設(shè)置相應(yīng)的bit位，讀入要查詢的數(shù)，查看相應(yīng)

11、bit位是否為1，為1表示存在，為0表示不存在。dizengrong：方案2：這個(gè)問題在編程珠璣里有很好的描述，大家可以參考下面的思路，探討一下：又因?yàn)?32為40億多，所以給定一個(gè)數(shù)可能在，也可能不在其中；這里我們把40億個(gè)數(shù)中的每一個(gè)用32位的二進(jìn)制來表示假設(shè)這40億個(gè)數(shù)開始放在一個(gè)文件中。然后將這40億個(gè)數(shù)分成兩類:1.最高位為02.最高位為1并將這兩類分別寫入到兩個(gè)文件中，其中一個(gè)文件中數(shù)的個(gè)數(shù)<=20億，而另一個(gè)>=20億（這相當(dāng)于折半了）；與要查找的數(shù)的最高位比較并接著進(jìn)入相應(yīng)的文件再查找再然后把這個(gè)文件為又分成兩類:1.次最高位為02.次最高位為1并將這兩類分別寫入到

12、兩個(gè)文件中，其中一個(gè)文件中數(shù)的個(gè)數(shù)<=10億，而另一個(gè)>=10億（這相當(dāng)于折半了）；與要查找的數(shù)的次最高位比較并接著進(jìn)入相應(yīng)的文件再查找。.以此類推，就可以找到了,而且時(shí)間復(fù)雜度為O(logn)，方案2完。附：這里，再簡(jiǎn)單介紹下，位圖方法：使用位圖法判斷整形數(shù)組是否存在重復(fù) 判斷集合中存在重復(fù)是常見編程任務(wù)之一，當(dāng)集合中數(shù)據(jù)量比較大時(shí)我們通常希望少進(jìn)行幾次掃描，這時(shí)雙重循環(huán)法就不可取了。位圖法比較適合于這種情況，它的做法是按照集合中最大元素max創(chuàng)建一個(gè)長(zhǎng)度為max+1的新數(shù)組，然后再次掃描原數(shù)組，遇到幾就給新數(shù)組的第幾位置上1，如遇到5就給新數(shù)組的第六個(gè)元素置1，這樣下次再遇到5

13、想置位時(shí)發(fā)現(xiàn)新數(shù)組的第六個(gè)元素已經(jīng)是1了，這說明這次的數(shù)據(jù)肯定和以前的數(shù)據(jù)存在著重復(fù)。這種給新數(shù)組初始化時(shí)置零其后置一的做法類似于位圖的處理方法故稱位圖法。它的運(yùn)算次數(shù)最壞的情況為2N。如果已知數(shù)組的最大值即能事先給新數(shù)組定長(zhǎng)的話效率還能提高一倍。歡迎，有更好的思路，或方法，共同交流。8、怎么在海量數(shù)據(jù)中找出重復(fù)次數(shù)最多的一個(gè)？方案1：先做hash，然后求模映射為小文件，求出每個(gè)小文件中重復(fù)次數(shù)最多的一個(gè)，并記錄重復(fù)次數(shù)。然后找出上一步求出的數(shù)據(jù)中重復(fù)次數(shù)最多的一個(gè)就是所求（具體參考前面的題）。9、上千萬或上億數(shù)據(jù)（有重復(fù)），統(tǒng)計(jì)其中出現(xiàn)次數(shù)最多的錢N個(gè)數(shù)據(jù)。方案1：上千萬或上億的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在的

14、機(jī)器的內(nèi)存應(yīng)該能存下。所以考慮采用hash_map/搜索二叉樹/紅黑樹等來進(jìn)行統(tǒng)計(jì)次數(shù)。然后就是取出前N個(gè)出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)據(jù)了，可以用第2題提到的堆機(jī)制完成。10、一個(gè)文本文件，大約有一萬行，每行一個(gè)詞，要求統(tǒng)計(jì)出其中最頻繁出現(xiàn)的前10個(gè)詞，請(qǐng)給出思想，給出時(shí)間復(fù)雜度分析。方案1：這題是考慮時(shí)間效率。用trie樹統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞出現(xiàn)的次數(shù)，時(shí)間復(fù)雜度是O(n*le)（le表示單詞的平準(zhǔn)長(zhǎng)度）。然后是找出出現(xiàn)最頻繁的前10個(gè)詞，可以用堆來實(shí)現(xiàn)，前面的題中已經(jīng)講到了，時(shí)間復(fù)雜度是O(n*lg10)。所以總的時(shí)間復(fù)雜度，是O(n*le)與O(n*lg10)中較大的哪一個(gè)。附、100w個(gè)數(shù)中找出最大的100

15、個(gè)數(shù)。方案1：在前面的題中，我們已經(jīng)提到了，用一個(gè)含100個(gè)元素的最小堆完成。復(fù)雜度為O(100w*lg100)。方案2：采用快速排序的思想，每次分割之后只考慮比軸大的一部分，知道比軸大的一部分在比100多的時(shí)候，采用傳統(tǒng)排序算法排序，取前100個(gè)。復(fù)雜度為O(100w*100)。方案3：采用局部淘汰法。選取前100個(gè)元素，并排序，記為序列L。然后一次掃描剩余的元素x，與排好序的100個(gè)元素中最小的元素比，如果比這個(gè)最小的要大，那么把這個(gè)最小的元素刪除，并把x利用插入排序的思想，插入到序列L中。依次循環(huán)，知道掃描了所有的元素。復(fù)雜度為O(100w*100)。致謝：第二部分、十個(gè)海量數(shù)據(jù)處理方法

16、大總結(jié)ok，看了上面這么多的面試題，是否有點(diǎn)頭暈。是的，需要一個(gè)總結(jié)。接下來，本文將簡(jiǎn)單總結(jié)下一些處理海量數(shù)據(jù)問題的常見方法，而日后，本BLOG內(nèi)會(huì)具體闡述這些方法。下面的方法全部來自一、Bloom filter適用范圍：可以用來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)字典，進(jìn)行數(shù)據(jù)的判重，或者集合求交集基本原理及要點(diǎn)：對(duì)于原理來說很簡(jiǎn)單，位數(shù)組+k個(gè)獨(dú)立hash函數(shù)。將hash函數(shù)對(duì)應(yīng)的值的位數(shù)組置1，查找時(shí)如果發(fā)現(xiàn)所有hash函數(shù)對(duì)應(yīng)位都是1說明存在，很明顯這個(gè)過程并不保證查找的結(jié)果是100%正確的。同時(shí)也不支持刪除一個(gè)已經(jīng)插入的關(guān)鍵字，因?yàn)樵撽P(guān)鍵字對(duì)應(yīng)的位會(huì)牽動(dòng)到其他的關(guān)鍵字。所以一個(gè)簡(jiǎn)單的改進(jìn)就是 counting

17、Bloom filter，用一個(gè)counter數(shù)組代替位數(shù)組，就可以支持刪除了。還有一個(gè)比較重要的問題，如何根據(jù)輸入元素個(gè)數(shù)n，確定位數(shù)組m的大小及hash函數(shù)個(gè)數(shù)。當(dāng)hash函數(shù)個(gè)數(shù)k=(ln2)*(m/n)時(shí)錯(cuò)誤率最小。在錯(cuò)誤率不大于E的情況下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n個(gè)元素的集合。但m還應(yīng)該更大些，因?yàn)檫€要保證bit數(shù)組里至少一半為0，則m應(yīng)該>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2為底的對(duì)數(shù))。舉個(gè)例子我們假設(shè)錯(cuò)誤率為0.01，則此時(shí)m應(yīng)大概是n的13倍。這樣k大概是8個(gè)。注意這里m與n的單位不同，m是bit為單位，而n則

18、是以元素個(gè)數(shù)為單位(準(zhǔn)確的說是不同元素的個(gè)數(shù))。通常單個(gè)元素的長(zhǎng)度都是有很多bit的。所以使用bloom filter內(nèi)存上通常都是節(jié)省的。擴(kuò)展：Bloom filter將集合中的元素映射到位數(shù)組中，用k（k為哈希函數(shù)個(gè)數(shù)）個(gè)映射位是否全1表示元素在不在這個(gè)集合中。Counting bloom filter（CBF）將位數(shù)組中的每一位擴(kuò)展為一個(gè)counter，從而支持了元素的刪除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）將其與集合元素的出現(xiàn)次數(shù)關(guān)聯(lián)。SBF采用counter中的最小值來近似表示元素的出現(xiàn)頻率。問題實(shí)例：給你A,B兩個(gè)文件，各存放50億條URL，每條URL占用64

19、字節(jié)，內(nèi)存限制是4G，讓你找出A,B文件共同的URL。如果是三個(gè)乃至n個(gè)文件呢？根據(jù)這個(gè)問題我們來計(jì)算下內(nèi)存的占用，4G=232大概是40億*8大概是340億，n=50億，如果按出錯(cuò)率0.01算需要的大概是650億個(gè)bit?，F(xiàn)在可用的是340億，相差并不多，這樣可能會(huì)使出錯(cuò)率上升些。另外如果這些urlip是一一對(duì)應(yīng)的，就可以轉(zhuǎn)換成ip，則大大簡(jiǎn)單了。二、Hashing適用范圍：快速查找，刪除的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通常需要總數(shù)據(jù)量可以放入內(nèi)存基本原理及要點(diǎn)：hash函數(shù)選擇，針對(duì)字符串，整數(shù)，排列，具體相應(yīng)的hash方法。碰撞處理，一種是open hashing，也稱為拉鏈法；另一種就是closed

20、hashing，也稱開地址法，opened addressing。擴(kuò)展：d-left hashing中的d是多個(gè)的意思，我們先簡(jiǎn)化這個(gè)問題，看一看2-left hashing。2-left hashing指的是將一個(gè)哈希表分成長(zhǎng)度相等的兩半，分別叫做T1和T2，給T1和T2分別配備一個(gè)哈希函數(shù)，h1和h2。在存儲(chǔ)一個(gè)新的key時(shí)，同時(shí)用兩個(gè)哈希函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，得出兩個(gè)地址h1key和h2key。這時(shí)需要檢查T1中的h1key位置和T2中的h2key位置，哪一個(gè)位置已經(jīng)存儲(chǔ)的（有碰撞的）key比較多，然后將新key存儲(chǔ)在負(fù)載少的位置。如果兩邊一樣多，比如兩個(gè)位置都為空或者都存儲(chǔ)了一個(gè)key，就把新

21、key存儲(chǔ)在左邊的T1子表中，2-left也由此而來。在查找一個(gè)key時(shí)，必須進(jìn)行兩次hash，同時(shí)查找兩個(gè)位置。問題實(shí)例：1).海量日志數(shù)據(jù)，提取出某日訪問百度次數(shù)最多的那個(gè)IP。IP的數(shù)目還是有限的，最多232個(gè)，所以可以考慮使用hash將ip直接存入內(nèi)存，然后進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。三、bit-map適用范圍：可進(jìn)行數(shù)據(jù)的快速查找，判重，刪除，一般來說數(shù)據(jù)范圍是int的10倍以下基本原理及要點(diǎn)：使用bit數(shù)組來表示某些元素是否存在，比如8位電話號(hào)碼擴(kuò)展：bloom filter可以看做是對(duì)bit-map的擴(kuò)展問題實(shí)例：1)已知某個(gè)文件內(nèi)包含一些電話號(hào)碼，每個(gè)號(hào)碼為8位數(shù)字，統(tǒng)計(jì)不同號(hào)碼的個(gè)數(shù)。8位最多

22、99 999 999，大概需要99m個(gè)bit，大概10幾m字節(jié)的內(nèi)存即可。2)2.5億個(gè)整數(shù)中找出不重復(fù)的整數(shù)的個(gè)數(shù)，內(nèi)存空間不足以容納這2.5億個(gè)整數(shù)。將bit-map擴(kuò)展一下，用2bit表示一個(gè)數(shù)即可，0表示未出現(xiàn)，1表示出現(xiàn)一次，2表示出現(xiàn)2次及以上?；蛘呶覀儾挥?bit來進(jìn)行表示，我們用兩個(gè)bit-map即可模擬實(shí)現(xiàn)這個(gè)2bit-map。四、堆適用范圍：海量數(shù)據(jù)前n大，并且n比較小，堆可以放入內(nèi)存基本原理及要點(diǎn)：最大堆求前n小，最小堆求前n大。方法，比如求前n小，我們比較當(dāng)前元素與最大堆里的最大元素，如果它小于最大元素，則應(yīng)該替換那個(gè)最大元素。這樣最后得到的n個(gè)元素就是最小的n個(gè)。適合

23、大數(shù)據(jù)量，求前n小，n的大小比較小的情況，這樣可以掃描一遍即可得到所有的前n元素，效率很高。擴(kuò)展：雙堆，一個(gè)最大堆與一個(gè)最小堆結(jié)合，可以用來維護(hù)中位數(shù)。問題實(shí)例：1)100w個(gè)數(shù)中找最大的前100個(gè)數(shù)。用一個(gè)100個(gè)元素大小的最小堆即可。五、雙層桶劃分-其實(shí)本質(zhì)上就是【分而治之】的思想，重在“分”的技巧上！適用范圍：第k大，中位數(shù)，不重復(fù)或重復(fù)的數(shù)字基本原理及要點(diǎn)：因?yàn)樵胤秶艽?，不能利用直接尋址表，所以通過多次劃分，逐步確定范圍，然后最后在一個(gè)可以接受的范圍內(nèi)進(jìn)行?？梢酝ㄟ^多次縮小，雙層只是一個(gè)例子。擴(kuò)展：?jiǎn)栴}實(shí)例：1).2.5億個(gè)整數(shù)中找出不重復(fù)的整數(shù)的個(gè)數(shù)，內(nèi)存空間不足以容納這2.5億

24、個(gè)整數(shù)。有點(diǎn)像鴿巢原理，整數(shù)個(gè)數(shù)為232,也就是，我們可以將這232個(gè)數(shù)，劃分為28個(gè)區(qū)域(比如用單個(gè)文件代表一個(gè)區(qū)域)，然后將數(shù)據(jù)分離到不同的區(qū)域，然后不同的區(qū)域在利用bitmap就可以直接解決了。也就是說只要有足夠的磁盤空間，就可以很方便的解決。2).5億個(gè)int找它們的中位數(shù)。這個(gè)例子比上面那個(gè)更明顯。首先我們將int劃分為216個(gè)區(qū)域，然后讀取數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)落到各個(gè)區(qū)域里的數(shù)的個(gè)數(shù)，之后我們根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果就可以判斷中位數(shù)落到那個(gè)區(qū)域，同時(shí)知道這個(gè)區(qū)域中的第幾大數(shù)剛好是中位數(shù)。然后第二次掃描我們只統(tǒng)計(jì)落在這個(gè)區(qū)域中的那些數(shù)就可以了。實(shí)際上，如果不是int是int64，我們可以經(jīng)過3次這樣的劃分即

25、可降低到可以接受的程度。即可以先將int64分成224個(gè)區(qū)域，然后確定區(qū)域的第幾大數(shù)，在將該區(qū)域分成220個(gè)子區(qū)域，然后確定是子區(qū)域的第幾大數(shù)，然后子區(qū)域里的數(shù)的個(gè)數(shù)只有220，就可以直接利用direct addr table進(jìn)行統(tǒng)計(jì)了。六、數(shù)據(jù)庫索引適用范圍：大數(shù)據(jù)量的增刪改查基本原理及要點(diǎn)：利用數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)方法，對(duì)海量數(shù)據(jù)的增刪改查進(jìn)行處理。七、倒排索引(Inverted index)適用范圍：搜索引擎，關(guān)鍵字查詢基本原理及要點(diǎn)：為何叫倒排索引？一種索引方法，被用來存儲(chǔ)在全文搜索下某個(gè)單詞在一個(gè)文檔或者一組文檔中的存儲(chǔ)位置的映射。以英文為例，下面是要被索引的文本：T0 = "i

26、t is what it is"T1 = "what is it"T2 = "it is a banana"我們就能得到下面的反向文件索引："a": 2"banana": 2"is": 0, 1, 2"it": 0, 1, 2"what": 0, 1檢索的條件"what","is"和"it"將對(duì)應(yīng)集合的交集。正向索引開發(fā)出來用來存儲(chǔ)每個(gè)文檔的單詞的列表。正向索引的查詢往往滿足每個(gè)文檔有序

27、頻繁的全文查詢和每個(gè)單詞在校驗(yàn)文檔中的驗(yàn)證這樣的查詢。在正向索引中，文檔占據(jù)了中心的位置，每個(gè)文檔指向了一個(gè)它所包含的索引項(xiàng)的序列。也就是說文檔指向了它包含的那些單詞，而反向索引則是單詞指向了包含它的文檔，很容易看到這個(gè)反向的關(guān)系。擴(kuò)展：?jiǎn)栴}實(shí)例：文檔檢索系統(tǒng)，查詢那些文件包含了某單詞，比如常見的學(xué)術(shù)論文的關(guān)鍵字搜索。八、外排序適用范圍：大數(shù)據(jù)的排序，去重基本原理及要點(diǎn)：外排序的歸并方法，置換選擇敗者樹原理，最優(yōu)歸并樹擴(kuò)展：?jiǎn)栴}實(shí)例：1).有一個(gè)1G大小的一個(gè)文件，里面每一行是一個(gè)詞，詞的大小不超過16個(gè)字節(jié)，內(nèi)存限制大小是1M。返回頻數(shù)最高的100個(gè)詞。這個(gè)數(shù)據(jù)具有很明顯的特點(diǎn)，詞的大小為1

28、6個(gè)字節(jié)，但是內(nèi)存只有1m做hash有些不夠，所以可以用來排序。內(nèi)存可以當(dāng)輸入緩沖區(qū)使用。九、trie樹適用范圍：數(shù)據(jù)量大，重復(fù)多，但是數(shù)據(jù)種類小可以放入內(nèi)存基本原理及要點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)方式，節(jié)點(diǎn)孩子的表示方式擴(kuò)展：壓縮實(shí)現(xiàn)。問題實(shí)例：1).有10個(gè)文件，每個(gè)文件1G，每個(gè)文件的每一行都存放的是用戶的query，每個(gè)文件的query都可能重復(fù)。要你按照query的頻度排序。2).1000萬字符串，其中有些是相同的(重復(fù)),需要把重復(fù)的全部去掉，保留沒有重復(fù)的字符串。請(qǐng)問怎么設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)？3).尋找熱門查詢：查詢串的重復(fù)度比較高，雖然總數(shù)是1千萬，但如果除去重復(fù)后，不超過3百萬個(gè)，每個(gè)不超過255字節(jié)。十

29、、分布式處理 mapreduce適用范圍：數(shù)據(jù)量大，但是數(shù)據(jù)種類小可以放入內(nèi)存基本原理及要點(diǎn)：將數(shù)據(jù)交給不同的機(jī)器去處理，數(shù)據(jù)劃分，結(jié)果歸約。擴(kuò)展：?jiǎn)栴}實(shí)例：1).The canonical example application of MapReduce is a process to count the appearances ofeach different word in a set of documents:2).海量數(shù)據(jù)分布在100臺(tái)電腦中，想個(gè)辦法高效統(tǒng)計(jì)出這批數(shù)據(jù)的TOP10。3).一共有N個(gè)機(jī)器，每個(gè)機(jī)器上有N個(gè)數(shù)。每個(gè)機(jī)器最多存O(N)個(gè)數(shù)并對(duì)它們操作。如何找到N2個(gè)數(shù)的中數(shù)(median)？經(jīng)典問題分析上千萬or億數(shù)據(jù)（有重復(fù)），統(tǒng)計(jì)其中出現(xiàn)次數(shù)最多的前N個(gè)數(shù)據(jù),分兩種情況：可一次讀入內(nèi)存，不可一次讀入?？捎盟悸罚簍rie樹+堆，數(shù)據(jù)庫索引，劃分子集分別統(tǒng)計(jì)，hash，分布式計(jì)算，近似統(tǒng)計(jì)，外排序所謂的是否能一次讀入內(nèi)存，實(shí)際上應(yīng)該指去除重復(fù)后的數(shù)據(jù)量。如果去重后數(shù)據(jù)可以放入內(nèi)存，我們可以為數(shù)據(jù)建立字典，比如通過 map，h