几道大数据面试题

首先处理大数据的面试题，有些基本概念要清楚：

（1）1Gb = 10⁹bytes（1Gb = 10亿字节）：1Gb = 1024Mb，1Mb = 1024Kb，1Kb = 1024bytes；

（2）基本流程是，分解大问题，解决小问题，从局部最优中选择全局最优；（固然，若是直接放内存里就能解决的话，那就直接想办法求解，不须要分解了。）

（3）分解过程经常使用方法：hash(x)%m。其中x为字符串/url/ip，m为小问题的数目，好比把一个大文件分解为1000份，m=1000；

（4）解决问题辅助数据结构：hash_map，Trie树，bit map，二叉排序树（AVL，SBT，红黑树）；

（5）top K问题：最大K个用最小堆，最小K个用最大堆。（至于为何？本身在纸上写个小栗子，试一下就知道了。）

（6）处理大数据经常使用排序：快速排序/堆排序/归并排序/桶排序

 

下面是几个例题（每一个题的解法都不惟一，下面只列出了众多解法中的一种）：

1. 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？

每一个url大小为64bytes，那么能够估计每一个文件的大小为5G×64=320G，远远大于内存限制的4G，因此不可能将其彻底加载到内存中处理，能够采用分治的思想来解决。

Step1：遍历文件a，对每一个url求取hash(url)%1000，而后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为a₀,a₁,...,a₉₉₉ ，每一个小文件约300M）；

Step2: 遍历文件b，采起和a相同的方式将url分别存储到1000个小文件（记为b₀,b₁,...,b₉₉₉）；

巧妙之处：这样处理后，全部可能相同的url都被保存在对应的小文件（a₀ vs b₀, a₁ vs b₁ ,...,a₉₉₉ vs b₉₉₉）中，不对应的小文件不可能有相同的url。而后咱们只要求出这个1000对小文件中相同的url便可。

Step3：求每对小文件a_i和b_i中相同的url时，能够把a_i的url存储到hash_set/hash_map中。而后遍历b_i的每一个url，看其是否在刚才构建的hash_set中，若是是，那么就是共同的url，存到文件里面就能够了。

草图以下（左边分解A，右边分解B，中间求解相同url）：

 

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，要求返回频数最高的100个词。

Step1：顺序读文件中，对于每一个词x，取hash(x)%5000，而后按照该值存到5000个小文件（记为f₀ ,f₁ ,... ,f₄₉₉₉）中，这样每一个文件大概是200k左右，若是其中的有的文件超过了1M大小，还能够按照相似的方法继续往下分，直到分解获得的小文件的大小都不超过1M；

Step2：对每一个小文件，统计每一个文件中出现的词以及相应的频率（能够采用trie树/hash_map等），并取出出现频率最大的100个词（能够用含100个结点的最小堆），并把100词及相应的频率存入文件，这样又获得了5000个文件；

Step3：把这5000个文件进行归并（相似与归并排序）；

草图以下（分割大问题，求解小问题，归并）：

 

3. 现有海量日志数据保存在一个超级大的文件中，该文件没法直接读入内存，要求从中提取某天出访问百度次数最多的那个IP。

Step1：从这一天的日志数据中把访问百度的IP取出来，逐个写入到一个大文件中；

Step2：注意到IP是32位的，最多有2^32个IP。一样能够采用映射的方法，好比模1000，把整个大文件映射为1000个小文件；

Step3：找出每一个小文中出现频率最大的IP（能够采用hash_map进行频率统计，而后再找出频率最大的几个）及相应的频率；

Step4：在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。

草图以下：