本文主要整理一些常见的海量数据处理面试题。
1. 海量id，找出出现次数最多的id
情况1：
直接hash table统计，hash table包含N个(id, count)对，遍历求最值。
情况2：
内存受限，海量id通过hash函数(id看做整数，hash函数取%1000)映射到1000个文件。每个文件使用hash table统计，产生1000个最值，遍历这1000个数求最值。
2. 海量id，找出出现次数最多的k个id
情况1：
直接hash table统计，使用小根堆求top k。复杂度为O(n) + O(nlogk)。
情况2：
内存受限，海量id通过hash函数映射到1000个文件。每个文件使用hash table统计 + 小根堆产生一个top k，共1000个top k，归并排序1000个top k，产生最终的top k。
3. bitmap (2^32 约等于43亿)
Q1：在2.5亿个整数中找出不重复的整数
采用2-bitmap(每个数分配2bit，00表示不存在，01表示出现一次，10表示出现多次，11无意义)。遍历这2.5亿个整数，查看bitmap中相对应位，如果是00变01，01变10，10保持不变。遍历结束，查看bitmap，对应位是01的整数就是不重复的。
Q2：给40亿个不重复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中？
使用bitmap。读入40亿个数，设置相应的bit位，读入要查询的数，查看相应的bit是否为1。为1表示存在，为0表示不存在。
4. 1000亿个数，无序，找出它们的中位数
第一次扫描把这些数划分到多个区域，统计每个区域的整数个数，找到中位数所在区域。第二次扫描该区域，统计每个数出现的次数，找到中位数。(如果数据量不大，可以使用快排的partition，或者直接map统计不同数出现的次数)
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