大数据量,海量数据处理

大数据量、海量数据处理 大数据量、海量数据处理是一种常见的数据处理问题，在近年来随着数据量的急剧增加，如何高效处理大数据量数据成为一个热门话题。以下是对大数据量处理的一些常见问题和解决方法的总结： 1. 根据给定的两个文件A和B，每个文件存放50亿条URL，内存限制是4G，需要找出A、B文件共同的URL。解决方法是使用Hash表来存储URL，然后使用散列函数将URL映射到不同的Hash表中，最后统计共同的URL。 2. 给定10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的是用户的query，每个文件的query都可能重复。需要按照query的频度排序。解决方法是使用Trie树来统计每个query的频度，然后使用堆排序来输出频度最高的query。 3. 给定一个1G大小的文件，每一行是一个词，词的大小不超过16个字节，内存限制大小是1M。需要返回频数最高的100个词。解决方法是使用HashMap来统计每个词的频度，然后使用堆排序来输出频度最高的词。 4. 给定海量日志数据，需要提取出某日访问百度次数最多的那个IP。解决方法是使用HashMap来统计每个IP的访问次数，然后使用堆排序来输出访问次数最多的IP。 5. 给定2.5亿个整数，需要找出不重复的整数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。解决方法是使用位数组+Bloom filter来判断是否存在重复的整数。 6. 给定海量数据分布在100台电脑中，需要高效统计出这批数据的TOP10。解决方法是使用 MapReduce来统计每个数据的频度，然后使用堆排序来输出频度最高的TOP10数据。 7. 需要在海量数据中找出重复次数最多的一个。解决方法是使用HashMap来统计每个数据的频度，然后使用堆排序来输出频度最高的数据。 8. 给定上千万或亿数据，有些是相同的（重复），需要把重复的全部去掉，保留没有重复的数据。解决方法是使用HashSet来存储数据，然后输出没有重复的数据。 9. 给定一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，需要统计出其中最频繁出现的前十个词。解决方法是使用HashMap来统计每个词的频度，然后使用堆排序来输出频度最高的词。 10. 给定一个文本文件，也是找出前十个最经常出现的词，但这次文件比较长，说是上亿行或者十亿行，无法一次读入内存，需要最优解。解决方法是使用MapReduce来统计每个词的频度，然后使用堆排序来输出频度最高的词。 11. 给定10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行都存放的是用户的query，每个文件的query都可能重复。需要按照query的频度排序。解决方法是使用Trie树来统计每个query的频度，然后使用堆排序来输出频度最高的query。 12. 给定100w个数中，需要找最大的前100个数。解决方法是使用堆排序来输出最大的前100个数。 13. 需要寻找热门查询：搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录，这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。解决方法是使用HashMap来统计每个查询串的频度，然后使用堆排序来输出频度最高的查询串。 14. 给定N个机器，每个机器上有N个数。每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。如何找到N^2个数的中数（median）？解决方法是使用分布式排序算法来统计每个机器上的数，然后使用堆排序来输出中数。 大数据量、海量数据处理需要使用各种数据结构和算法来解决，例如Hash表、Trie树、Bloom filter、堆排序等。根据不同的问题，选择合适的数据结构和算法是关键。在解决大数据量、海量数据处理问题时，需要充分考虑数据的分布、内存限制、计算复杂度等因素，以确保解决方案的高效性和可靠性。