对于大数据相关的面试题，往往没有固定的答案，题目往往都是给定大规模数据，固定的内存空间（往往会很小）,主要考察的就是把大规模数据进行化简，大问题分解成小问题，用内存开销非常小的代价得出结果。以下比较经典的解题方法：
原文链接：http://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/5283390.html
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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；（当然，如果直接放内存里就能解决的话，那就直接想办法求解，不需要分解了。）
（3）分解过程常用方法：hash(x)%m。其中x为字符串/url/ip，m为小问题的数目，比如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。（至于为什么？自己在纸上写个小栗子，试一下就知道了。）
（6）处理大数据常用排序：快速排序/堆排序/归并排序/桶排序
下面是几个例题（每个题的解法都不唯一，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？
假如每个url大小为10bytes，那么可以估计每个文件的大小为50G×64=320G，远远大于内存限制的4G，所以不可能将其完全加载到内存中处理，可以采用分治的思想来解决。
Step1：遍历文件a，对每个url求取hash(url)%1000，然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 ，每个小文件约300M）；
Step2: 遍历文件b，采取和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，所有可能相同的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。然后我们只要求出这个1000对小文件中相同的url即可。
Step3：求每对小文件ai和bi中相同的url时，可以把ai的url存储到hash_set/hash_map中。然后遍历bi的每个url，看其是否在刚才构建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。
草图如下（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，对于每个词x，取hash(x)%5000，然后按照该值存到5000个小文件（记为f0 ,f1 ,... ,f4999）中，这样每个文件大概是200k左右，如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M；
Step2：对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率（可以采用trie树/hash_map等），并取出出现频率最大的100个词（可以用含100个结点的最小堆），并把100词及相应的频率存入文件，这样又得到了5000个文件；
Step3：把这5000个文件进行归并（类似与归并排序）；
草图如下（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，该文件无法直接读入内存，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。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件；
Step3：找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然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。
草图如下：
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ZH奶酪——张贺 Q Q： 1203456195 邮箱： cheesezh@163.com 出处： http://www.cnblogs.com/CheeseZH/ *本文版权归作者和博客园共有，欢迎转载，但未经作者同意必须保留此段声明，且在文章页面明显位置给出原文连接，否则保留追究法律责任的权利。 |