海量数据处理：十道面试题与十个海量数据处理方法总结

### 海量数据处理知识点详解 #### 一、海量数据处理面试题解析 **1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP** - **问题概述**: 给定一天内的海量日志数据，从中找出访问百度次数最多的IP地址。 - **解决方案**: - **初步思路**: 将所有IP地址写入一个大文件，考虑到IP地址的范围为2^32，可以使用映射的方法将这些IP分散到较小的文件中。 - **具体步骤**: - 将IP地址按照模1000的方式映射到1000个小文件中。 - 对于每个小文件，使用`hash_map`统计每个IP出现的频率。 - 在每个小文件中找到出现频率最高的IP及其频率。 - 在这1000个频率最高的IP中再次比较，找到全局出现频率最高的IP。 **2、统计最热门的10个查询串** - **问题概述**: 在1千万个查询记录中，统计最热门的10个查询串，内存限制不超过1GB。 - **解决方案**: - 使用Hash表对查询串进行统计。 - 使用堆数据结构维护前10个最热门的查询串。 - 时间复杂度为O(N)+N' * O(logK)，其中N为总记录数（1千万），N'为去重后的记录数（3百万），K为10。 **3、返回频数最高的100个词** - **问题概述**: 有一个1GB大小的文件，每行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小为1MB，要求返回频数最高的100个词。 - **解决方案**: - 使用哈希函数将单词映射到5000个小文件中，每个文件约200KB。 - 如果某个文件超过了1MB，则进一步拆分。 - 对每个小文件使用Trie树或`hash_map`统计词频。 - 使用最小堆选出每个文件中出现频率最高的100个词。 - 进行多文件归并排序。 **4、按query频度排序** - **问题概述**: 给定10个各1GB大小的文件，每个文件每行都是用户的查询，要求按查询频度排序。 - **解决方案**: - **方案1**: 使用哈希函数将query映射到10个文件中，每个文件大小约为1GB，使用`hash_map`统计频次并排序。 - **方案2**: 假设所有query数量有限，可以直接加载到内存中，使用Trie树或`hash_map`统计频次并排序。 - **方案3**: 使用分布式处理框架（如MapReduce），将任务分配给多台机器并行处理，最后合并结果。 **5、给定两个文件，各存放50亿个url** - **问题概述**: 给定两个文件，每个文件包含50亿个url，每个url占用64字节，内存限制未知。 - **解决方案**: - 使用外部排序算法，如外部归并排序，对两个文件中的url进行排序。 - 将排序后的url写入新的文件中。 - 比较两个已排序文件中的url，找出相同url并计数。 #### 二、海量数据处理方法总结 1. **哈希映射**: - 通过哈希函数将大量数据映射到较小的数据集上，减少内存使用。 - 适用于处理大量数据的场景。 2. **分治策略**: - 将大问题分解为多个小问题来解决。 - 例如将大量数据分散到多个小文件中，然后独立处理每个小文件。 3. **堆数据结构**: - 用于快速查找和维护有序序列。 - 在Top-K问题中非常有用，可以高效地找到前K个最大或最小的元素。 4. **Trie树/前缀树**: - 一种树形数据结构，特别适合于字符串的搜索和排序。 - 可以有效地统计词频或查询串的出现次数。 5. **外部排序**: - 当数据量过大无法完全加载到内存时，可以使用外部排序算法。 - 包括外部归并排序等，适用于大型数据集的排序。 6. **分布式处理**: - 利用多台计算机并行处理数据。 - MapReduce是一种常用的分布式处理框架。 通过以上解析可以看出，面对海量数据处理的问题，合理利用各种数据结构和算法是非常重要的。不同的应用场景需要选择合适的技术手段来解决问题，以达到最优的性能表现。