1. 給定a、b兩個文件,各存放50億個url,每個url各占64字節,內存限制是4G,讓你找出a、b文件共同的url? 方案1:可以估計每個文件安的大小為50G×64=320G,遠遠大於內存限制的4G。所以不可能將其完全加載到內存中處理。考慮采取分而治之的方法。 s 遍歷文件a,對每個url ...
第一部分 十道海量數據處理面試題 海量日志數據,提取出某日訪問百度次數最多的那個IP。 首先是這一天,並且是訪問百度的日志中的IP取出來,逐個寫入到一個大文件中。注意到IP是 位的,最多有個 個IP。同樣可以采用映射的方法,比如模 ,把整個大文件映射為 個小文件,再找出每個小文中出現頻率最大的IP 可以采用hash map進行頻率統計,然后再找出頻率最大的幾個 及相應的頻率。然后再在這 個最大的I ...
2016-09-12 23:56 3 14020 推薦指數:
1. 給定a、b兩個文件,各存放50億個url,每個url各占64字節,內存限制是4G,讓你找出a、b文件共同的url? 方案1:可以估計每個文件安的大小為50G×64=320G,遠遠大於內存限制的4G。所以不可能將其完全加載到內存中處理。考慮采取分而治之的方法。 s 遍歷文件a,對每個url ...
Hash表算法處理海量數據處理面試題 主要針對遇到的海量數據處理問題進行分析,參考互聯網上的面試題及相關處理方法,歸納為三種問題 (1)數據量大,內存小情況處理方式(分而治之+Hash映射) (2)判斷元素是否在集合中(布隆過濾器+BitMap) (3)各種TOPN ...
1. 海量數據處理常用數據結構 數據結構: 【Bloom Filter】 它實際上是一個很長的二進制向量和一系列隨機映射函數 布隆過濾器可以用於檢索一個元素是否在一個集合中 它的優點是空間效率和查詢時間都遠遠超過一般的算法,缺點是有一定的誤識別率和刪除困難 ...
背負這樣的罪名,:-),同時,此文可以看做是對這篇文章:十道海量數據處理面試題與十個方法大總結的一般抽 ...
隨着現在數據量的不斷增加,很多大數量的問題隨之而來,就得需要我們想辦法解決,我找了一些問題並首先思考,然后找到方法,在這里記錄一下,未來有需要的同學可以拿走去用。 1. 在海量日志數據里,提取某天訪問量最多的IP。 一般處理海量的思路都是分治處理,就是現將數據進行拆分,然后進行處理 ...
BAT、FLAG(Facebook,LinkedIn,Amazon/Apple,Google)這類涉及到大數據的公司面試的時候都喜歡問關於海量數據處理的問題,本文將對海量處理問題進行總結。 我買了July出的《編程之法》,對海量數據處理問題有總結。 問題介紹: 所謂海量數據處理,無非 ...
有這樣一種場景:一台普通PC,2G內存,要求處理一個包含40億個不重復並且沒有排過序的無符號的int整數,給出一個整數,問如果快速地判斷這個整數是否在文件40億個數據當中? 問題思考: 40億個int占(40億*4)/1024/1024/1024 大概為14.9G ...
在實際的工作環境下,許多人會遇到海量數據這個復雜而艱巨的問題,它的主要難點有以下幾個方面:一、數據量過大,數據中什么情況都可能存在。如果說有10條數據,那么大不了每條去逐一檢查,人為處理,如果有上百條數據,也可以考慮,如果數據上到千萬級別,甚至 過億,那不是手工能解決的了,必須通過工具或者程序進行 ...