Hadoop2面试题：高效找出两个大数据文件的交集

"该资源是一份关于Hadoop2面试题目的PDF文档，主要讨论如何在两个包含大量数据的文件中快速查找共同的数据。文件中给出的示例代码使用C++实现，通过读取两个文件并将数据存储在vector中，然后进行排序和合并操作来找出共同的整数。" 在Hadoop2的场景下，处理大规模数据时，单机解决方案往往无法满足性能和内存限制。然而，给定的问题是基于本地文件系统的一个快速查找任务，它并不涉及分布式计算。尽管如此，这个问题依然具有一定的挑战性，因为它要求在5秒内完成，并且要考虑内存管理、错误处理和代码的可重用性。 以下是解决这个问题的关键知识点： 1. **文件读取**：代码使用`fopen`和`fgets`从文件中读取数据，然后将其转换为整数。这种方法简单但效率可能不高，因为每次读取都需要一次磁盘I/O操作。 2. **内存管理**：为了在有限的内存中处理大文件，代码将数据分批读入，而不是一次性加载所有数据。这有助于减少内存使用，但可能导致多次磁盘访问。 3. **排序**：使用`sort`函数对两个文件中的数据进行排序，以便于后续的合并操作。排序是关键步骤，因为它使得查找共同元素变得更加高效。 4. **集合操作**：在排序后，可以采用双指针或合并算法找到两个向量的交集。在这个例子中，使用了`merge`函数来合并已排序的向量，通过比较元素来找出共同的整数。 5. **错误处理**：如果文件打开失败，程序会打印错误信息并退出，这是基本的错误处理策略。 6. **代码可重用性和可扩展性**：代码设计成可以处理任意两个文件，且结构清晰，方便修改以适应新的需求。然而，为了提高可扩展性，可以考虑将文件读取、排序和合并等操作封装为独立的函数或类。 在实际的Hadoop2环境下，解决此类问题通常会涉及MapReduce或者HDFS(Hadoop Distributed File System)的操作。例如，可以将每个文件分成多个块，然后在不同的节点上并行处理每个块，最后在Reduce阶段合并结果。这样可以大大提高处理大量数据的效率，同时充分利用分布式系统的资源。但是，根据题目要求，这里使用的是单机解决方案，因此没有利用Hadoop2的分布式特性。