哈量数据处理面试题(哈希切割，位图，布隆过滤器)

目录

前言 

一.位图应用

二.布隆过滤器

三.哈希切割

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前言 

        海量数据处理，顾名思义。就是数据两很大，内存不足以保存这么多数据的问题该如何解决。

        一般可以使用位图(整形)，布隆过滤器(非整形)，哈希切割的方法。

一.位图应用

• 给定100亿个整数，设计算法找到知出现一次的整数？

        首先估算，100亿整数保存需要多少空间？1个整数4字节，100亿整数400亿字节。1G10亿字节，所以这里差不多要10G。内存无法将数据全部保存，只能将数据保存在硬盘中。

        这里该如何计算呢？

        方案一：我们可以使用位图，一般的位图用一位来表示一个数组是否存在。但是这里需要找出知出现一次的整数。这里仔细分析，有三种状态，存在，存在只出现一次和存在出现多次。我们可以在位图种用两个位来表示一个整数的状态，(00表示不存在，01表示存在且只出现一次，11表示存在且出现多次)。无符号整形的最大范围为2^32-1(42亿多)，100亿个整数，肯定有很大重复的值。位图只需要开空间2*(2^32-1)个位，差不多1G空间。

        方案二：还是用上面的思想，但是不是在一个位图种。定义两个位图，它们的哈希函数一样，两位图同一位置，一个位图是高位，一个位图是低位。依旧是00表示不存在，01表示存在且只出现一次，11表示存在且出现多次。

• 给定100亿个整数，1G内存，设计算法找到知出现不超过两次的整数？

        上面题目的变形，情况相同还是用两位状态00表示不存在，01表示存在一次，10表示存在两次，11表示存在两次以上。

• 给两个文件，分别有100亿个整数，我们只有1G内存，如何找到两个文件的交集？

        方案一：假设两个文件一个是文件A，一个是文件B。将文件A数据映射到位图种，需要消耗500M内存。读取文件B中的数据，在位图中找存不存在。

        方案二：将文件A映射到位图中，将文件B映射到位图中。然后将两位图按位&，得到的位图，再按照哈希函数反推到交集数据。

位图保存的是整形，是直接定址法，不会有哈希冲突。

二.布隆过滤器

• 给两个文件，分别由100亿个query(query是sql的查询语句或者是网络请求url，一般是字符串)，我们只有1G内存，如何找到交集？给出精确算法和近似算法。        

        首先由于query是字符串，不能使用位图，得使用布隆过滤器。

        分析一个100亿个query占多少空间？一般一个query占30~60字节，100亿query大概占用300~600G内空间。内存无法保存。

        方案一(近似算法)：假设两个文件分别是文件A和文件B，用一个布隆过滤器保存文件A的数据，字符串转换函数将字符串转为整形，整形最多大范围也只有42亿多，所以布隆过滤器只需要开500M左右空间。再将文件B保存到布隆过滤器中，两布隆过滤器按位&，得到交集。

        但是这样会有一个缺陷：就是不同的query通过几个字符串转换函数可能会得到相同的值，会导致交集里出现不是交集的query。交集数据不准确。

        方案二(精确算法)：利用分割 + 红黑树

        首先将文件A和文件B分割成n个内存可以放下的文件。比如上面大概占用300G~600G，将文件A和文件B分割成1000个小文件，每一个小文件大概占用300~600M，可以保存在内存中。

        再将文件A中的一个小文件中保存到set或者unordered_set中，再将文件B中的每一个小文件与set或者unordered_set中的数据比较，找交集。再保存文件A中的另一个小文件保存到set或者unordered_set中，再将文件B中的每一个小文件与set或者unordered_set中的数据比较，找交集。如此，可以得到交集。

        此时需要文件A的一个小文件，都和文件B的每一个小文件比较。

        方案三(精确算法)：利用哈希分割 + 红黑树 

        依旧是将文件A和文件B分割成n个小文件，这里分割成1000个小文件。每个文件就是300~600M。

        利用哈希分割：利用哈希字符串转整形函数：i = hashstr(query) % n，hashstr是字符串转整形函数，query是文件A和文件B中的query。n是文件个数，这里是1000。求出来的i是将对应的query保存到对应第i个文件中。

        文件A和文件B求query放到哪个文件的hashstr用的是同一个。这时通过hashstr求出来的相同的值一定在A和B同一个编号小文件中，也就是Ai和Bi中。

        文件A和文件B的交集一定都保存到了同样编号的小文件中，其中可能也保存了不是交集的值。

        此时将小文件Ai保存到set中，只需要和对应小文件Bi比较皆可，不需要和文件B的每一个小文件比较。

•  如何扩展布隆过滤器使它支持删除操作？

        通过使用计数器，使用多个位来表示一个计数器。1个位可以表示0和1，2个位表示0~3，3个位表示0~7.....

        但是使用空间过小，如使用一字节最多表示256个数，当多余256时，就溢出了。但是使用空间过大，布隆过滤器就没有优势了。

        使用多少位取决于会重复多少数据。建议使用两个字节大小，也就是16个位。

三.哈希切割

• 给一个超过100G的log file(日志文件)，log里保存着IP地址，设计一算法找出出现次数最多的IP？与上题想同找到top K IP?

        利用哈希切割，先将log file分割成多个小文件。分割的小文件只要可以保存到内存即可。假设我这里分割成1000个小文件，每个文件最小100M。

        在将每个小文件的IP保存到map中来进行计数，设置一个遍历pair max，来保存每个小文件中出现次数最多的键值对。就可以得到出现次数最多的IP。