海量数据面试题

from: http://kenby.iteye.com/blog/1031124

 

一 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占用64字节，内存限制是4G，如何找出a、b文件共同的url？

两个50亿个url的文件，大概有50 0000 0000 * 64 B = 640G的大小，肯定不能全部读入内存，可以分组解决.准备1030个桶，读取两个文件的url，对每个url，通过hash(url)%1031， 把url映射到其中一个桶，然后把每个桶的url都写入一个文件，得到1030个文件，每个文件大约640M大，可以断定，相同的url只可能出现在一个文件中。所以接下来只需依次把1030个文件读入内存，再次通过hash表找出相同的url，当然这次的hash函数不要跟上次用一样的，不然每个url都会出现冲突。最后汇总到一个文件，即得到了结果。算法中之所以取1031的模，是因为1031是素数，且接近1024。

二 有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行都存放的是用户的query，每个文件的query都可能重复。如何按照query的频度排序？

总共要处理10G的数据，想办法分割成512份，每份大小为20M.准备520个桶，读取10个文件的query，对每一个query，通过hash(query)%521，把query映射到其中一个桶，然后把每个桶的query写入一个文件，得到520个文件，每个文件大约20M，可以断定，相同的query只可能出现在一个文件中。所以接下来只需把520个文件依次读入内存，再次使用hash表，统计每个文件内每个url的频度。根据频度，从大到小，写入文件。这样就得到另外520个排好序且不重复的url文件。最后对520个文件使用归并排序，将结果写入文件。

难点1：对于一个由url和频度组成的hash表如何根据频度排序，然后把排序结果写入文件
难点2：对于520个由url和频度组成的文件，如何使用归并排序

三 海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。

IP跟字符串不一样，要充分利用IP的特点，把海量日志分组处理。IP是一个32bit的整数。我们把最高位的10个比特作为组号，将海量日志分成2^10 = 1024个组，存储到1024个小文件中，每个文件最多2^22个不同的IP地址，假设一条日志100个字节，那么每组文件大约2^22*100B = 400M。 然后使用hash表，统计每个小文件出现次数最多的IP，最后从1024个文件中选一个出现次数最多的IP

四 搜索的输入信息是一个字符串，统计300万输入信息中的最热门的前10条，我们每次输入的一个字符串为不超过255byte，内存使用只有1G。请描述思想，写出算法（c语言），空间和时间复杂度。

要处理的数据有300 0000 * 255B = 765M， 可以全部读入内存，用hash表统计每个字符串的频率，然后用size为10的最小堆来得到最热门的前10条。具体做法为，遍历所有字符串，如果它的频率比最小堆堆顶的元素大，则取而代之，最后最小堆剩下的字符串就是最热门的前10条