常见海量数据处理问题的解决思路

基本思路

• 哈希分片。计算每一个数据的哈希码，再进行求模运算，这样相同的数据将进入相同的分片。
• 字典树/哈希表。对每一个分片，统计数据出现的次数。
• 堆。利用堆求topK问题。
• 归并。因为每一个分片之间不存在重复数据，归并过程就很简单。

常见题目

给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每一个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？

  分别对a、b两个文件进行哈希分片，方法是hash(s)%1000，这样将获得2000个文件，分别是a0,a1,...a999,b0,b1,...b999。分别对ai和bj进行处理，方法是将ai中的数据放入哈希表中，而后判断bj中的数据是否出如今该哈希表中，若是是，那么它就是公共数据。

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。

  利用2比特的BitMap。00表示不存在，01表示出现一次，11表示出现屡次，依次将2.5亿个数放入BitMap中，须要的内存大约是2^32*2bit=1GB。

1000万字符串，其中有些是重复的，须要把重复的所有去掉，保留没有重复的字符串。请怎么设计和实现？

  利用哈希分片，将1000万字符串分为100个小文件，而后对每一个小文件去重，方法是利用字典树。最后将这100个结果合并起来。

一个文本文件，找出前10个常常出现的词，但此次文件比较长，说是上亿行或十亿行，总之没法一次读入内存，问最优解。

  首先进行哈希分片，将全部数据分为100个小文件，而后再利用字典树对每一个小文件统计次数，再计算topK，能够使用最小堆，最后归并。

将多个集合合并成没有交集的集合：给定一个字符串的集合，格式如：(aaa,bbb,ccc),(ccc,dddd),(eee),(mmm)。要求将其中交集不为空的集合合并，要求合并完成的集合之间无交集，例如上例应输出(aaa,bbb,ccc,ddd),(eee),(mmm)。

  利用并查集实现。