十七道海量数据处理面试题与Bit-map详解

### 十七道海量数据处理面试题与Bit-map详解 #### 第一部分：十五道海量数据处理面试题 **题目一**：给定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4GB，让你找出a、b文件共同的URL。 - **问题背景**：考虑到单个文件的总大小达到320GB（50亿 * 64字节 = 320GB），明显超出了4GB的内存限制，因此需要设计一种高效的策略来处理这种规模的数据集。 - **解决方案一**： - **步骤一**：遍历文件a，对每个URL计算哈希值，并根据该值将URL分别存储到1000个小文件中（记为\[pic\]）。通过这种方式，每个小文件的大小约为300MB。 - **步骤二**：对文件b执行相同的处理过程，将URL存储到1000个小文件中（记为\[pic\]）。经过这样的预处理，所有潜在的共同URL都会出现在对应的文件对（\[pic\]）中。 - **步骤三**：针对每一对小文件（\[pic\]），将其中一个文件中的URL存储到哈希集合中，然后遍历另一个文件中的URL，检查它们是否存在于哈希集合中，以识别共同的URL。 - **解决方案二**：如果允许有一定的错误率，可以使用**Bloom Filter**。4GB内存大约可以表示340亿位（4GB = 2^32 大约是40亿 * 8 大约是340亿位）。将其中一个文件中的URL使用Bloom Filter映射为这340亿位，考虑到n=50亿个URL，为了将错误率控制在0.01，所需的位数应该至少为nlog(1/E)*log(e) 的1.44倍，即大约需要650亿位。虽然实际可用的位数较少，但可以通过调整参数来减少错误率。然后逐个读取另一个文件中的URL，检查它们是否属于Bloom Filter，如果是，则认为这些URL是共同的（注意会有一定的错误率）。 - **扩展思路**：为了进一步优化，可以采用以下方法： - 如果hash后发现某个文件特别大，还需要继续进行hash分割，直至所有文件的大小都在可接受范围内。 - 在确定文件大小后，可以先对每个文件进行排序，然后比较相同hash编号的文件以找到共同的URL。 **题目二**：有10个文件，每个文件1GB，每个文件的每一行存放的都是用户的查询（query），每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。 - **问题背景**：需要处理的是10个大型文本文件，每个文件的大小为1GB，每个文件包含大量的用户查询记录，可能存在重复的查询。目标是对这些查询按照出现频率进行排序。 - **解决方案一**： - **步骤一**：遍历10个文件，将每个查询（query）根据hash(query)%10的结果写入到另外10个文件中（记为\[pic\]），每个新生成的文件大小大约也为1GB。 - **步骤二**：对于每个文件\[pic\]，使用hash_map(query, query_count)来统计每个查询出现的次数，并对其进行排序。 - **步骤三**：对排序后的文件\[pic\]进行归并排序，以获得最终的排序结果。 - **解决方案二**：如果所有查询的数量相对较小，可能只需要一次读取就能将所有查询加载到内存中。可以采用trie树或hash_map来统计每个查询出现的次数，然后按照出现次数进行排序。 - **解决方案三**：类似于方案一，但在完成hash操作后，可以采用分布式架构（如MapReduce）来处理每个文件，最后再进行结果合并。 **题目三**：有一个1GB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1MB。返回频数最高的100个词。 - **问题背景**：这是一个典型的内存受限环境下的数据处理问题，需要高效地处理大规模数据集以提取最高频词汇。 - **解决方案一**： - **步骤一**：遍历文件中的每一个词x，计算hash(x)，并将词按照该值存储到5000个小文件中（记为\[pic\]）。每个文件的大小约为200KB。如果某些文件超过了1MB的限制，则可以进一步细分这些文件。 - **步骤二**：针对每个小文件，可以采用类似的方法继续进行hash处理，直到所有文件的大小都在内存限制内。 - **步骤三**：对于每个文件，使用哈希表来统计词频，并选择最高频的100个词。 这些面试题不仅考察了应聘者对数据结构和算法的理解，还涉及到了大数据处理的实际应用，尤其是如何在资源受限的情况下有效地处理大规模数据。通过这些解决方案，我们可以看到，即使是面对非常大的数据集，也可以通过合理的算法设计和技术选型来解决实际问题。