這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)大數(shù)據(jù)中海量數(shù)據(jù)處理面試題有哪些，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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1、海量日志數(shù)據(jù)，提取出某日訪問百度次數(shù)最多的那個(gè)IP

此題，在我之前的一篇文章算法里頭有所提到，當(dāng)時(shí)給出的方案是：IP的數(shù)目還是有限的，最多2^32個(gè)，所以可以考慮使用hash將ip直接存入內(nèi)存，然后進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

再詳細(xì)介紹下此方案：首先是這一天，并且是訪問百度的日志中的IP取出來，逐個(gè)寫入到一個(gè)大文件中。注意到IP是32位的，最多有個(gè)2^32個(gè)IP。同樣可以采用映射的方法，比如模1000，把整個(gè)大文件映射為1000個(gè)小文件，再找出每個(gè)小文中出現(xiàn)頻率最大的IP（可以采用hash_map進(jìn)行頻率統(tǒng)計(jì)，然后再找出頻率最大的幾個(gè)）及相應(yīng)的頻率。然后再在這1000個(gè)最大的IP中，找出那個(gè)頻率最大的IP，即為所求。

 

2、搜索引擎會(huì)通過日志文件把用戶每次檢索使用的所有檢索串都記錄下來，每個(gè)查詢串的長度為1-255字節(jié)。

假設(shè)目前有一千萬個(gè)記錄（這些查詢串的重復(fù)度比較高，雖然總數(shù)是1千萬，但如果除去重復(fù)后，不超過3百萬個(gè)。一個(gè)查詢串的重復(fù)度越高，說明查詢它的用戶越多，也就是越熱門。），請(qǐng)你統(tǒng)計(jì)最熱門的10個(gè)查詢串，要求使用的內(nèi)存不能超過1G。

典型的Top K算法，還是在這篇文章里頭有所闡述。文中，給出的最終算法是：第一步、先對(duì)這批海量數(shù)據(jù)預(yù)處理，在O（N）的時(shí)間內(nèi)用Hash表完成排序；然后，第二步、借助堆這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，找出Top K，時(shí)間復(fù)雜度為N‘logK。即，借助堆結(jié)構(gòu)，我們可以在log量級(jí)的時(shí)間內(nèi)查找和調(diào)整/移動(dòng)。因此，維護(hù)一個(gè)K(該題目中是10)大小的小根堆，然后遍歷300萬的Query，分別和根元素進(jìn)行對(duì)比所以，我們最終的時(shí)間復(fù)雜度是：O（N） + N'*O（logK），（N為1000萬，N’為300萬）。ok，更多，詳情，請(qǐng)參考原文。

或者：采用trie樹，關(guān)鍵字域存該查詢串出現(xiàn)的次數(shù)，沒有出現(xiàn)為0。最后用10個(gè)元素的最小推來對(duì)出現(xiàn)頻率進(jìn)行排序。

 

3、有一個(gè)1G大小的一個(gè)文件，里面每一行是一個(gè)詞，詞的大小不超過16字節(jié)，內(nèi)存限制大小是1M。返回頻數(shù)最高的100個(gè)詞。

方案：順序讀文件中，對(duì)于每個(gè)詞x，取hash(x)%5000，然后按照該值存到5000個(gè)小文件（記為x0,x1,...x4999）中。這樣每個(gè)文件大概是200k左右。

如果其中的有的文件超過了1M大小，還可以按照類似的方法繼續(xù)往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超過1M。對(duì)每個(gè)小文件，統(tǒng)計(jì)每個(gè)文件中出現(xiàn)的詞以及相應(yīng)的頻率（可以采用trie樹/hash_map等），并取出出現(xiàn)頻率最大的100個(gè)詞（可以用含100個(gè)結(jié)點(diǎn)的最小堆），并把100個(gè)詞及相應(yīng)的頻率存入文件，這樣又得到了5000個(gè)文件。下一步就是把這5000個(gè)文件進(jìn)行歸并（類似與歸并排序）的過程了。

 

4、有10個(gè)文件，每個(gè)文件1G，每個(gè)文件的每一行存放的都是用戶的query，每個(gè)文件的query都可能重復(fù)。要求你按照query的頻度排序。

還是典型的TOP K算法，解決方案如下：

方案1：順序讀取10個(gè)文件，按照hash(query)%10的結(jié)果將query寫入到另外10個(gè)文件（記為）中。這樣新生成的文件每個(gè)的大小大約也1G（假設(shè)hash函數(shù)是隨機(jī)的）。找一臺(tái)內(nèi)存在2G左右的機(jī)器，依次對(duì)用hash_map(query, query_count)來統(tǒng)計(jì)每個(gè)query出現(xiàn)的次數(shù)。利用快速/堆/歸并排序按照出現(xiàn)次數(shù)進(jìn)行排序。將排序好的query和對(duì)應(yīng)的query_cout輸出到文件中。這樣得到了10個(gè)排好序的文件（記為）。

對(duì)這10個(gè)文件進(jìn)行歸并排序（內(nèi)排序與外排序相結(jié)合）。

方案2：一般query的總量是有限的，只是重復(fù)的次數(shù)比較多而已，可能對(duì)于所有的query，一次性就可以加入到內(nèi)存了。這樣，我們就可以采用trie樹/hash_map等直接來統(tǒng)計(jì)每個(gè)query出現(xiàn)的次數(shù)，然后按出現(xiàn)次數(shù)做快速/堆/歸并排序就可以了。

方案3：與方案1類似，但在做完hash，分成多個(gè)文件后，可以交給多個(gè)文件來處理，采用分布式的架構(gòu)來處理（比如MapReduce），最后再進(jìn)行合并。

 

5、 給定a、b兩個(gè)文件，各存放50億個(gè)url，每個(gè)url各占64字節(jié)，內(nèi)存限制是4G，讓你找出a、b文件共同的url？

方案1：可以估計(jì)每個(gè)文件的大小為5G×64=320G，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于內(nèi)存限制的4G。所以不可能將其完全加載到內(nèi)存中處理?？紤]采取分而治之的方法。

遍歷文件a，對(duì)每個(gè)url求取hash(url)%1000，然后根據(jù)所取得的值將url分別存儲(chǔ)到1000個(gè)小文件（記為a0,a1,...,a999）中。這樣每個(gè)小文件的大約為300M。

遍歷文件b，采取和a相同的方式將url分別存儲(chǔ)到1000小文件（記為b0,b1,...,b999）。這樣處理后，所有可能相同的url都在對(duì)應(yīng)的小文件（a0 vs b0,a1 vs b1,...,a999 vs b999）中，不對(duì)應(yīng)的小文件不可能有相同的url。然后我們只要求出1000對(duì)小文件中相同的url即可。

求每對(duì)小文件中相同的url時(shí)，可以把其中一個(gè)小文件的url存儲(chǔ)到hash_set中。然后遍歷另一個(gè)小文件的每個(gè)url，看其是否在剛才構(gòu)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。

方案2：如果允許有一定的錯(cuò)誤率，可以使用Bloom filter，4G內(nèi)存大概可以表示340億bit。將其中一個(gè)文件中的url使用Bloom filter映射為這340億bit，然后挨個(gè)讀取另外一個(gè)文件的url，檢查是否與Bloom filter，如果是，那么該url應(yīng)該是共同的url（注意會(huì)有一定的錯(cuò)誤率）。

 

6、在2.5億個(gè)整數(shù)中找出不重復(fù)的整數(shù)，注，內(nèi)存不足以容納這2.5億個(gè)整數(shù)。

方案1：采用2-Bitmap（每個(gè)數(shù)分配2bit，00表示不存在，01表示出現(xiàn)一次，10表示多次，11無意義）進(jìn)行，共需內(nèi)存內(nèi)存，還可以接受。然后掃描這2.5億個(gè)整數(shù)，查看Bitmap中相對(duì)應(yīng)位，如果是00變01，01變10，10保持不變。所描完事后，查看bitmap，把對(duì)應(yīng)位是01的整數(shù)輸出即可。

方案2：也可采用與第1題類似的方法，進(jìn)行劃分小文件的方法。然后在小文件中找出不重復(fù)的整數(shù)，并排序。然后再進(jìn)行歸并，注意去除重復(fù)的元素。

 

7、騰訊面試題：給40億個(gè)不重復(fù)的unsigned int的整數(shù)，沒排過序的，然后再給一個(gè)數(shù)，如何快速判斷這個(gè)數(shù)是否在那40億個(gè)數(shù)當(dāng)中？

與上第6題類似，我的第一反應(yīng)時(shí)快速排序+二分查找。以下是其它更好的方法：

方案1：申請(qǐng)512M的內(nèi)存，一個(gè)bit位代表一個(gè)unsigned int值。讀入40億個(gè)數(shù)，設(shè)置相應(yīng)的bit位，讀入要查詢的數(shù)，查看相應(yīng)bit位是否為1，為1表示存在，為0表示不存在。

方案2：這個(gè)問題在《編程珠璣》里有很好的描述，大家可以參考下面的思路，探討一下：又因?yàn)?^32為40億多，所以給定一個(gè)數(shù)可能在，也可能不在其中；這里我們把40億個(gè)數(shù)中的每一個(gè)用32位的二進(jìn)制來表示假設(shè)這40億個(gè)數(shù)開始放在一個(gè)文件中。

然后將這40億個(gè)數(shù)分成兩類: 1.最高位為0 2.最高位為1 并將這兩類分別寫入到兩個(gè)文件中，其中一個(gè)文件中數(shù)的個(gè)數(shù)<=20億，而另一個(gè)>=20億（這相當(dāng)于折半了）；與要查找的數(shù)的最高位比較并接著進(jìn)入相應(yīng)的文件再查找。再然后把這個(gè)文件為又分成兩類: 1.次最高位為0 2.次最高位為1

并將這兩類分別寫入到兩個(gè)文件中，其中一個(gè)文件中數(shù)的個(gè)數(shù)<=10億，而另一個(gè)>=10億（這相當(dāng)于折半了）；與要查找的數(shù)的次最高位比較并接著進(jìn)入相應(yīng)的文件再查找。以此類推，就可以找到了,而且時(shí)間復(fù)雜度為O(logn)，方案2完。

附：這里，再簡單介紹下，位圖方法：使用位圖法判斷整形數(shù)組是否存在重復(fù) 判斷集合中存在重復(fù)是常見編程任務(wù)之一，當(dāng)集合中數(shù)據(jù)量比較大時(shí)我們通常希望少進(jìn)行幾次掃描，這時(shí)雙重循環(huán)法就不可取了。

位圖法比較適合于這種情況，它的做法是按照集合中最大元素max創(chuàng)建一個(gè)長度為max+1的新數(shù)組，然后再次掃描原數(shù)組，遇到幾就給新數(shù)組的第幾位置上1，如遇到5就給新數(shù)組的第六個(gè)元素置1，這樣下次再遇到5想置位時(shí)發(fā)現(xiàn)新數(shù)組的第六個(gè)元素已經(jīng)是1了，這說明這次的數(shù)據(jù)肯定和以前的數(shù)據(jù)存在著重復(fù)。這種給新數(shù)組初始化時(shí)置零其后置一的做法類似于位圖的處理方法故稱位圖法。它的運(yùn)算次數(shù)最壞的情況為2N。如果已知數(shù)組的最大值即能事先給新數(shù)組定長的話效率還能提高一倍。

 

8、怎么在海量數(shù)據(jù)中找出重復(fù)次數(shù)最多的一個(gè)？

方案1：先做hash，然后求模映射為小文件，求出每個(gè)小文件中重復(fù)次數(shù)最多的一個(gè)，并記錄重復(fù)次數(shù)。然后找出上一步求出的數(shù)據(jù)中重復(fù)次數(shù)最多的一個(gè)就是所求（具體參考前面的題）。

 

9、上千萬或上億數(shù)據(jù)（有重復(fù)），統(tǒng)計(jì)其中出現(xiàn)次數(shù)最多的錢N個(gè)數(shù)據(jù)。

方案1：上千萬或上億的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在的機(jī)器的內(nèi)存應(yīng)該能存下。所以考慮采用hash_map/搜索二叉樹/紅黑樹等來進(jìn)行統(tǒng)計(jì)次數(shù)。然后就是取出前N個(gè)出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)據(jù)了，可以用第2題提到的堆機(jī)制完成。

 

10、一個(gè)文本文件，大約有一萬行，每行一個(gè)詞，要求統(tǒng)計(jì)出其中最頻繁出現(xiàn)的前10個(gè)詞，請(qǐng)給出思想，給出時(shí)間復(fù)雜度分析。

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