"大数据面试题2：内存限制下的URL共同查找与查询频度排序"

大数据面试题（2）考察了在处理大规模数据时的算法设计和内存限制的问题。在给定两个大小为50亿个url的文件a、b时，内存限制为4G，要求找出两个文件中共同的url。针对这个问题，可以采取分而治之的方法，即将大文件划分为多个小文件进行处理，然后通过哈希集合或Bloom filter等方式找出共同的url。另外，在有10个文件，每个文件大小为1G，存放用户query的情况下，要求按照query的频度进行排序。可以通过hash函数将query写入新文件，再利用哈希映射统计query出现次数，并进行排序输出。 在处理大规模数据时，内存限制是一个关键因素。针对内存限制为4G的情况，可以使用分而治之的思想来解决。对于给定的两个文件a、b，每个文件存放50亿个url，每个url占64字节，总大小约为320G，无法一次性加载到内存中处理。因此可以将每个文件分别划分为1000个小文件，每个小文件大小约为300M。通过这种方式，将可能相同的url分配到对应的小文件中，再通过哈希集合或Bloom filter等方法找出共同的url。如果允许一定的错误率，可以利用Bloom filter将一个文件中的url映射为bit数组，然后逐个检查另一个文件的url是否存在于Bloom filter中。 另一方面，对于10个文件，每个文件1G，存放用户query的情况，要求按照query的频度进行排序。可以通过hash函数将query映射到新文件中，再利用哈希映射统计query出现次数，并进行排序输出。首先读取10个文件中的query，按照hash(query)的结果将query写入到10个新文件中，然后统计每个query出现的次数，最后按照出现次数进行排序输出到文件中。 综合以上两个问题，可以看出在处理大规模数据时，需要运用合适的数据结构和算法设计来有效地利用有限的内存资源，通过分割和统计等方法来解决大数据处理的挑战。在实际应用中，还可以根据具体情况选择合适的技术和工具，以提高数据处理的效率和准确性，实现数据的高效分析和应用。