"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。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/87341436/bg5.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/87341436/bg6.jpg)
剩余25页未读,继续阅读
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/5aae13958c82419c9c42cd3306ea6ab6_qq_43934844.jpg!1)
- 粉丝: 186
- 资源: 3万+
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- 计算机人脸表情动画技术发展综述
- 关系数据库的关键字搜索技术综述:模型、架构与未来趋势
- 迭代自适应逆滤波在语音情感识别中的应用
- 概念知识树在旅游领域智能分析中的应用
- 构建is-a层次与OWL本体集成:理论与算法
- 基于语义元的相似度计算方法研究:改进与有效性验证
- 网格梯度多密度聚类算法:去噪与高效聚类
- 网格服务工作流动态调度算法PGSWA研究
- 突发事件连锁反应网络模型与应急预警分析
- BA网络上的病毒营销与网站推广仿真研究
- 离散HSMM故障预测模型:有效提升系统状态预测
- 煤矿安全评价:信息融合与可拓理论的应用
- 多维度Petri网工作流模型MD_WFN:统一建模与应用研究
- 面向过程追踪的知识安全描述方法
- 基于收益的软件过程资源调度优化策略
- 多核环境下基于数据流Java的Web服务器优化实现提升性能
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)