这些海量数据类题,面试出现率极高,请收藏!
近期看到群里有小伙伴面试遇到了大数据类的题目，这类题目也是面试中比较高频的，今天给大家整理了一些海量数据类的超高频面试题目。
由于篇幅有限，这里选取6个为例，给大家分享一下。
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什么是海量数据?
所谓海量数据处理，就是指数据量太大，无法在较短时间内迅速解决，或者无法一次性装入内存。
而解决方案就是：
- 针对时间，可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构，如 Bloom filter/Hashmap/bit-map/堆/数据库/倒排索引/Trie树；
- 针对空间，大而化小，分而治之（hash映射），把规模大化为规模小的，各个击破。
[海量数据]处理的基本方法总结起来分为以下几种：
- 分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序；
- Trie树/Bloom filter/Bitmap
- 数据库/倒排索引；
- 双层桶划分；
- 外排序；
- 分布式处理之Hadoop/Mapreduce
1、海量日志数据，统计出某日访问[百度]次数最多的那个IP
解决方式：IP地址最多有 2^32 = 4G 种取值情况，所以不能完全加载到内存中进行处理，采用 hash分解+ 分而治之 + 归并的方式：
（1）按照 IP 地址的 Hash(IP)%1024 值，把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址；
（2）对于每一个小文件，构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址
（3）然后再在这1024组最大的IP中，找出那个频率最大的IP
2、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。
解决思想：hash分解+ 分而治之 + 归并
（1）顺序读文件中，对于每个词x，按照 hash(x)/(1024*4) 存到4096个小文件中。这样每个文件大概是250k左右。如果其中有的文件超过了1M大小，还可以按照hash继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。
（2）对每个小文件，可以采用 trie树/hashmap 统计每个文件中出现的词以及相应的频率，并使用 100个节点的小顶堆取出出现频率最大的100个词，并把100个词及相应的频率存入文件。这样又得到了4096个文件。
（3）下一步就是把这4096个文件进行归并的过程了
3、有a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？
解决方案1：hash 分解+ 分而治之 + 归并 的方式：
如果内存中想要存入所有的 url，共需要 50亿 * 64= 320G大小空间，所以采用 hash 分解+ 分而治之 + 归并 的方式：
（1）遍历文件a，对每个 url 根据某种hash规则，求取hash(url)/1024，然后根据所取得的值将 url 分别存储到1024个小文件（a0~a1023）中。这样每个小文件的大约为300M。如果hash结果很集中使得某个文件ai过大，可以再对ai进行二级hash(ai0~ai1024)，这样 url 就被hash到 1024 个不同级别的文件中。
（2）分别比较文件，a0 VS b0，…… ，a1023 VS b1023，求每对小文件中相同的url时：把其中一个小文件的 url 存储到 hashmap 中，然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的 hashmap 中，如果是，那么就是共同的url，存到文件中。
（3）把1024个文件中的相同 url 合并起来
解决方案2：Bloom filter
如果允许有一定的错误率，可以使用 Bloom filter。
4G内存大概可以表示 340 亿bit，n = 50亿。
如果按照出错率0.01算需要的大概是650亿个bit，现在可用的是340亿，相差并不多，这样可能会使出错率上升些。
将其中一个文件中的 url 使用 Bloom filter 映射为这340亿bit
然后挨个读取另外一个文件的url，检查是否与Bloom filter，如果是，那么该url应该是共同的url（注意会有一定的错误率）
4、有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的 query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度[排序]
解决方案1：hash分解+ 分而治之 +归并
（1）顺序读取10个文件 a0~a9，按照 hash(query)%10 的结果将 query 写入到另外10个文件（记为 b0~b9）中，这样新生成的文件每个的大小大约也1G
（2）找一台内存2G左右的机器，依次使用 hashmap(query, query_count) 来统计每个 query 出现的次数。利用 快速/堆/归并排序 按照出现次数进行排序。将排序好的query和对应的query_cout输出到文件中。这样得到了10个排好序的文件c0~c9。
（3）对这10个文件 c0~c9 进行归并排序（内排序与外排序相结合）。每次取 c0~c9 文件的 m 个数据放到内存中，进行 10m 个数据的归并，即使把归并好的数据存到 d结果文件中。如果 ci 对应的m个数据全归并完了，再从 ci 余下的数据中取m个数据重新加载到内存中。直到所有ci文件的所有数据全部归并完成。
解决方案2：Trie树
如果query的总量是有限的，只是重复的次数比较多而已。
可能对于所有的query，一次性就可以加入到内存了。
在这种情况下，可以采用 trie树/hashmap 等直接来统计每个query出现的次数，
然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了。
5、在 2.5 亿个整数中找出不重复的整数，内存不足以容纳这2.5亿个整数。
解决方案1：hash 分解+ 分而治之 + 归并
（1）2.5亿个 int 类型 hash 到1024个小文件中 a0~a1023，如果某个小文件大小还大于内存，进行多级hash
（2）将每个小文件读进内存，找出只出现一次的数据，输出到b0~b1023
（3）最后数据合并即可
解决方案2 ：2-Bitmap
如果内存够1GB的话，采用 2-Bitmap 进行统计，共需内存 2^32 * 2bit = 1GB内存。
2-bitmap 中，每个数分配 2bit（00表示不存在，01表示出现一次，10表示多次，11无意义）
然后扫描这 2.5 亿个整数，查看Bitmap中相对应位，如果是00，则将其置为01；如果是01，将其置为10；如果是10，则保持不变。
扫描完成后，查看Bitmap，把对应位是01的整数输出即可。（如果是找出重复的数据，可以用1-bitmap。第一次bit位由0变1，第二次查询到相应bit位为1说明是重复数据，输出即可）
6、现有两个各有20亿行的文件，每一行都只有一个数字，求这两个文件的交集。
解决方案：采用 bitmap 进行问题解决，int 的[最大数]是 2^32 = 4G。
用一个二进制的下标来表示一个 int 值，大概需要4G个bit位，即约4G/8 = 512M的内存，就可以解决问题了。
① 首先遍历文件，将每个文件按照数字的正数，负数标记到2个 bitmap 上，为：正数 bitmapA_positive，负数 bitmapA_negative
② 遍历另为一个文件，生成正数：bitmapB_positive，bitmapB_negative
③ 取 bitmapA_positive and bitmapB_positive 得到2个文件的正数的交集，同理得到负数的交集。
④ 合并，问题解决
这里一次只能解决全正数，或全负数，所以要分两次
其他
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