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1、首先處理大數(shù)據(jù)的面試題,有些基本概念要清楚:(1)1Gb = 109bytes(1Gb = 10 億字節(jié)):1Gb = 1024Mb,1Mb = 1024Kb, 1Kb = 1024bytes;基本流程是,分解大問題,解決小問題,從局部最優(yōu)中選擇全局最優(yōu);(當(dāng)然,如果直接放內(nèi)存里就能解決的話,那就直接想辦法求解,不需要分解了。)分解過程常用方法:hash(x)%m。其中 x 為字符串/url/ip,m 為小問題的數(shù)目,比如把一個(gè)大文件分解為 1000 份,m=1000;解決問題輔助數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):hash_map,Trie 樹,bit map,二叉排序樹(AVL,SBT,樹);top K 問題:最大

2、 K 個(gè)用最小堆,最小K 個(gè)用最大堆。(至于為什么?自己在紙上寫個(gè)小栗子,試一下就知道了。)處理大數(shù)據(jù)常用排序:快速排序/堆排序/歸并排序/桶排序下面是幾個(gè)例題(每個(gè)題的解法都不唯一,下面只列出了眾多解法中的一種):1. 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?假如每個(gè) url 大小為 10bytes,那么可以估計(jì)每個(gè)文件的大小為 50G64=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,可以采用分治的決。來(lái)解Step1:遍歷文件 a,對(duì)每個(gè) url 求取hash(url)

3、%1000,然后根據(jù)所取得的值將url 分到 1000 個(gè)小文件(記為 a0,a1,.,a999 ,每個(gè)小文件約 300M);別Step2: 遍歷文件 b,采取和 a 相同的方式將url 分別b0,b1,.,b999);到 1000 個(gè)小文件(記為巧妙之處:這樣處理后,所有可能相同的 url 都被保存在對(duì)應(yīng)的小文件(a0 vs b0, a1 vs b1 ,.,a999 vs b999)中,不對(duì)應(yīng)的小文件不可能有相同的 url。然后只要求出這個(gè)1000 對(duì)小文件中相同的 url 即可。Step3:求每對(duì)小文件 ai 和 bi 中相同的 url 時(shí),可以把 ai 的 url到hash_sesh_m

4、ap 中。然后遍歷 bi 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。草圖如下(左邊分解 A,右邊分解 B,中間求解相同url):2. 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,要求返回頻數(shù)最高的 100 個(gè)詞。Step1: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 f0 ,f1 ,. ,f4999)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,直到分解

5、得到的小文件的大小都不超過 1M;Step2: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 詞及相應(yīng)的頻率存入文件,這樣又得到了 5000 個(gè)文件;Step3:把這 5000 個(gè)文件進(jìn)行歸并(類似與歸并排序);草圖如下(分割大問題,求解小問題,歸并):3. 現(xiàn)有海量日志數(shù)據(jù)保存在一個(gè)超級(jí)大的文件中,該文件無(wú)法直接讀入內(nèi)存,要求從中提次數(shù)最多的那個(gè)IP。取某天出Step1:從這一天的日志數(shù)據(jù)中把的IP 取出來(lái),逐個(gè)寫入到一個(gè)大文件中;Step2:注意到 IP 是 32 位的,最多有 232 個(gè) IP。同樣可以采用的方法,比如模1000,把整個(gè)大文件為 1000 個(gè)小文件;Step3:找出每個(gè)小文中出現(xiàn)頻率最大的 IP(可以采用

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