海量数据中找出出现次数最多的前10个URL（如何找出访问最多的IP，如何从大量数据中找出高频词）
教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题
https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7382693
十道海量数据处理面试题与十个方法大总结
https://blog.csdn.net/twlkyao/article/details/12037073
题目描述：
给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64B，内存限制是4GB，请找出a、b两个文件共同的url
分析：
由于每个url需要占64B，所以50亿个url占用空间大小为50亿×64=5GB×64=320GB.由于内存大小只有4GB，因此不可能一次性把所有的url加载到内存中处理。对于这种题目，一般采用分治法，即把一个文件中的url按照某一特征分成多个文件，使得每个文件的内容都小于4GB，这样就可以把这个文件一次性读入到内存中进行处理。
解答：
1、遍历文件a，对遍历带的url求hash(url)%500，根据计算结果把遍历到的url分别存放到a0,a1,a2,a3...,a499（计算结果为i的url存储到文件ai中），这样每个文件的大小大约为600MB。当某一个文件中的url的大小超过2GB时，可以按照类似的方法把这个文件继续分为更小的子文件（例如a1文件的大小超过2GB，则把文件继续分为a11，a12...)
2、使用同样的方法遍历文件b，把文件b的url分别存储到文件b0,b1,b2...b499中去。
3、通过之前的划分，与ai中的url相同的url一定在bi中。由于ai与bi中所有的url的大小不会超过4GB，因此可以把它们同时读入内存中进行处理。具体为：遍历文件ai，把遍历到的url存入hash_set中，接着遍历文件bi中的url，如果这个url在hash_set中存在，那么说明这个url是这两个文件共同的url，可以把这个url保存到另一个单独的文件中。当把文件a0~a499都遍历完成后，就找到了两个文件共同的url。
大数据面试题——如何找出访问最多的IP
问题描述：
现有海量日志数据保存在一个超大的文件中，该文件无法直接存入内存，要求从 中提取某天访问BD次数最多的IP
分析解读：
由于这个题目只关心某一天访问次数最多的IP，因此可以首先对文件进行一次遍历，把这一天访问的IP的相关信息记录到一个单独的文件中。接下来可以用之前的方法来进行求解。唯一需要确定的是把一个大文件分成多少个小文件比较合适。以IPV4为例子，由于一个IP地址占用32位，因此最多会有2^32=4G种取值情况。如果使用hash（IP)%1024值，那么把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4M个IP地址。如果使用2048个小文件，那么每个小文件会最多包含2M个IP地址。因此，对于这种题目来说，首先需要确定可用的内存的大小，然后确定数据的大小。由这两个参数就可以确定Hash函数应该怎么设置才能保证每个文件的大小都不超过内存的大小，从而可以保证每个小文件都能被一次性加载到内存中。
2.思考过程 ：https://blog.csdn.net/tiankong_/article/details/77239501
（1）面试中若题目提到大文件等，其实就是告诉你数据量大，不能一次性加载到内存中，而实际中我们就需要估算。既然是要对访问百度次数的ip做统计，我们最好先预处理一下，遍历把访问百度的所有ip写到另一个文件a中
（2）ip用32位表示，所以最多有2^32个不同ip地址。同样的，当内存不能一次性加载数据时，我们就需要考虑分治法。
step1：采用hash映射(hash(ip)%1000)分别把结果保存到小文件a0....a999中。有人可能会问,这里一定要用1000吗？当然不一定，需要估算，比如若文件a总共320G远远大于4G内存，我们就需要分块（hash映射），若分为1000块，则每块大约300M，再读入内存就没问题了。
step2：可以采用hash_map进行频率统计，找出每个小文件中出现频率最大的IP。对于每一个小文件ai，具体操作如下：创建hash_map,遍历小文件中每条记录。对于每条记录，先在hash_map中搜索，若有，将hash_map中记录count+1，若没有，插入hash_map
step3:在这1000个最大的IP中，找出count最大的ip