海量数据处理面试题

作者:July.youwang.yanxionglu. 时间:二零一一年三月二十六日本文之总结:教你如何迅速秒杀掉:99%的海量数据处理面试题.有任何问题,欢迎随时交流.指正.出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v. 第一部分.十道海量数据处理面试题 1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整

教你如何迅速秒杀掉:99%的海量数据处理面试题本文经过大量细致的优化后,收录于我的新书<编程之法:面试和算法心得>第六章中,新书目前已上架京东/当当 作者:July出处:结构之法算法之道blog 前言   一般而言,标题含有“秒杀”,“99%”,“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌,但进一步来讲,如果读者读罢此文,却无任何收获,那么,我也甘愿背负这样的罪名 :-),同时,此文可以看做是对这篇文章:十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结. 毕竟受文章和理论之限,本文

1. 海量数据处理常用数据结构 [Bloom Filter] [Bit map] [Hash] [Trie] [堆] 2. 面试题剖析 海量数据面试题的常见考点,无非就是两个,一是数据太大,无法一次性装入内存:二是数据量太大,无法单机快速处理 参考资料 https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7382693 https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6279498 原文地址:https://

看了那么多海量数据处理的文章,只有这篇对其套路进行了总结. 原文地址:https://www.cnblogs.com/ranjiewen/articles/6883723.html 内容不错,就是排版差一点.于是转载过来,略有修改. 所谓海量数据处理,无非就是基于海量数据上的存储.处理.操作. 何谓海量,就是数据量太大,所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决,要么是数据太大,导致无法一次性装入内存. 那解决办法呢? 针对时间,我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构,如Bloom filter/

1. 给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a.b文件共同的url? 方案1:可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G,远远大于内存限制的4G.所以不可能将其完全加载到内存中处理.考虑采取分而治之的方法. s 遍历文件a,对每个url求取,然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件(记为)中.这样每个小文件的大约为300M. s 遍历文件b,采取和a相同的方式将url分别存储到1000各小文件(记为).这样处理后,所有可能相同

教你如何迅速秒杀掉:99%的海量数据处理面试题 http://wenku.baidu.com/view/4546d06ca45177232f60a276.html c语言如何对海量数据进行处理 PDF http://www.doc88.com/p-992527311423.html

有关海量数据处理的问题,主要有以下3类:top K问题.重复问题.排序问题 top K 问题 例子有1亿个浮点数找出其中最大的10000个 解决方案 将数据全部排序 局部淘汰法 分治法 Hash法 最小堆 不同应用场景的解决方案 单机单核足够大内存 单机多核足够大内存 单机单核受限内存 多机受限内存 小结 重复问题 排序问题 数据库排序法 分治法 位图法 top K 问题 在大规模数据处理中,经常会遇到的一类问题:在海量数据中找出出现频率最高的前K个数,或者从海量数据中找出最大的前K个数,这类问

看过很多面经,里面都会问到海量数据处理的问题.虽然在学校根本遇不到这样的情境,但很多方法还是需要我们去好好了解一下的,也是为了以后的工作做准备吧. 搜集了一些有关海量数据处理的问题和解答,如下: 1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 此题,在我之前的一篇文章算法里头有所提到,当时给出的方案是:IP的数目还是有限的,最多2^32个,所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存,然后进行统计. 再详细介绍下此方案:首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文

海量数据处理的常用技术可分为: 外排序:因为海量数据无法全部装入内存,所以数据的大部分存入磁盘中,小部分在排序需要时存入内存. MapReduce:分布式处理技术 hash技术:以Bloom filter技术为代表 外排序:主要适用于大数据的排序.去重. 分布式处理技术:MapReduce 技术思想是将数据交给不同的机器去处理,将数据切分,之后结果归约. 举例,统计出一批数据的TOP N 首先可以根据数据值或者数据HASH(MD5)后的值将数据按照范围划分,不同的服务器负责处理各种的数值范围,实