海量数据处理：面试经典问题与解决方案

"海量数据处理面试题集合，涵盖了多种数据处理和分析的场景，涉及到内存限制、数据排序、重复项检测、高频词统计等问题。" 这些面试问题主要围绕以下几个核心知识点： 1. **数据去重**：问题10和11涉及到如何在大量字符串中去除重复项。可以使用哈希表（如HashSet或HashMap）来快速检查每个字符串是否已存在，时间复杂度为O(n)。 2. **频率统计与排序**：问题3、10、11和14需要统计元素出现的频率并进行排序。可以使用Trie树（前缀树）进行快速插入和查询，然后结合最小堆来获取出现频率最高的元素。此外，问题9提到了利用数据总数与N的关系来优化统计，即如果频率超过总数量的1/N，那么该元素必然在前N个中。 3. **内存限制下的数据处理**：问题1、4、5和14限制了可用内存，这时需要采用外部排序或分布式计算。例如，可以将数据分块，使用MapReduce模型在多台机器上并行处理，最后再合并结果。问题1的解决方案可能是使用布隆过滤器(Bloom Filter)初步判断URL是否存在，减少实际比较的开销。 4. **Top K问题**：问题6、13和14都需要找出数据集中的前K个最大值。可以使用优先队列（堆）来动态维护Top K，每次添加新元素时，如果它比堆顶元素大，则替换堆顶元素并重新调整堆。对于分布式环境，可以采用分布式排序算法，如MapReduce的Sort阶段。 5. **分布式计算**：问题7、8和12涉及在多台计算机间高效地处理数据。可以使用Hadoop或Spark等大数据处理框架，通过MapReduce或DataFrame API进行分布式计算，每个节点处理一部分数据，然后汇总结果。 6. **数据压缩与位操作**：在内存有限的情况下，如问题2，可以考虑使用压缩算法（如Run-Length Encoding或Dictionary Compression）减少内存占用。此外，可以利用位操作存储整数，例如一个字节可以存储8个二进制位，有效地表示多个小整数。 7. **流式计算与滑动窗口**：问题11提出了一个大型文件无法一次性读入内存的情况，可以使用流式计算模型，如Apache Flink或Apache Beam，通过定义滑动窗口来处理数据流，实时统计高频词汇。 这些问题反映了实际工作中的海量数据处理挑战，要求开发者具备扎实的数据结构基础、高效的算法设计能力，以及对分布式计算框架的理解。解决这些问题的方法往往需要创新思维，结合实际情况灵活运用各种数据处理技术。