大数据处理挑战与解决方案

该资源是关于大数据量处理的案例集，涵盖了多个典型的大数据问题及其解决方案，适合于希望深入理解大数据处理技术的人群，特别是针对校招面试中的常见大数据问题。 1. **海量数据的交集计算**：面对50亿条URL的数据量，内存限制为4GB，可以通过MapReduce或分布式计算框架如Hadoop来处理。首先，将数据分片，然后使用Hash函数将URL映射到不同的节点进行处理，找出A、B文件在同一节点上的交集部分，最后再进行全局交集的合并。 2. **查询频率排序**：当有10个大小为1GB的文件，包含重复的query时，可以使用布隆过滤器（Bloom Filter）初步筛选去重，然后利用分布式系统如Spark进行数据并行处理，统计query的频率，并进行排序。 3. **高频词统计**：在1G大小的文件中找出频数最高的100个词，可采用Trie树或Hash Map存储词频，但由于内存限制仅为1MB，可以采用外部排序和最小堆算法，将数据分块处理，每次只加载一部分数据进行排序和词频统计。 4. **IP访问频率统计**：对于海量的日志数据，可以使用Hadoop MapReduce框架，通过Mapper计算每个IP的访问次数，Reducer则进行全局汇总，找出访问次数最多的IP。 5. **不重复整数查找**：面对2.5亿个整数，内存不足时，可以使用Bitset或布隆过滤器来标记已遇到的整数，这样可以在有限的内存中判断整数的唯一性。 6. **分布式环境下的TOP10统计**：在100台计算机上分布数据，可以使用分布式计数算法，如Google的MapReduce论文中的“Combiner”概念，通过局部计数和全局合并找到TOP10。 7. **重复次数最多元素查找**：采用分布式哈希表（DHT）或Trend-Counting算法，分布式环境下统计每个元素的出现次数，最终找出重复次数最多的元素。 8. **出现次数最多的N个数据**：使用Top-K算法结合Hash Map或Trie树，统计每个元素的出现次数，并维护一个大小为N的最小堆，每次新元素加入时更新堆。 9. **去重字符串**：使用HashSet或分布式哈希表，遍历字符串，将每个字符串添加到集合中，由于去重特性，重复的字符串会被忽略。 10. **短文本最频繁词统计**：对于一万行的文件，可以一次性读入内存，使用HashMap统计词频，然后用优先队列（PriorityQueue）获取最频繁的前10个词。 11. **大文件词频统计**：对于无法一次性读入内存的大型文件，可以分块读取，使用分布式系统配合词频统计算法，最后汇总结果。 12. **大文件query频率排序**：与问题2类似，先使用分布式计算框架对每个文件的query进行频率统计，然后合并所有结果并进行排序。 13. **最大前100个数**：在100万个数中找到最大的前100个数，可以使用最小堆，维护大小为100的堆，依次遍历数据，更新堆。 14. **热门查询统计**：首先，使用布隆过滤器减少内存消耗，然后使用MapReduce进行数据分发和并行计算，每个Reducer节点统计查询频度，最后将所有Reducer的结果聚合，找到最热门的10个查询。 这些问题的解决方案展示了大数据处理中常见的技术手段，如分布式计算、数据分片、哈希函数、外部排序、堆和优先队列等，这些都是处理海量数据时的关键工具和算法。