大数据面试难题：高效找出共同url及查询排序策略

在大数据量的面试和笔试题目中，常常会遇到处理海量数据的挑战。本文将介绍两种常见问题的解决方案，涉及到文件操作、数据压缩和高效算法。 问题一：查找两个大文件中的共同URL，且内存限制为4GB。 方案1采用分治策略，首先将两个文件（每个包含50亿个64字节的URL）分解成1000个小文件，每个小文件约300MB。遍历文件a，将每个URL的唯一标识（如哈希值）存储到小文件中，接着对文件b执行同样的操作。这样，共同的URL会在至少一个对应的小文件中出现。然后通过哈希集合（如HashSet）来检查每个小文件中URL的重复性，找到共同的URL。 方案2则引入了近似算法，利用Bloom Filter数据结构。由于内存限制，可以创建一个Bloom Filter来存储一个文件的URL，通过检查另一个文件的URL与Bloom Filter的匹配度来判断是否可能是共同URL。然而，Bloom Filter可能导致一定比例的误报。 问题二：对多个大文件中的用户查询进行按频次排序，每个文件1GB，查询可能重复。 方案1是基于哈希函数和排序技术的组合。首先，使用哈希函数将查询分布到10个新的文件中，每个文件保持1GB大小。接着，使用内存充足的系统（约2GB）计算每个查询的出现次数，并利用快速排序、堆排序或归并排序进行排序。最后，对排序后的结果进行归并，得到10个按频次排序的文件。 方案2注意到查询总量有限且重复较多，可以采用一种更为直接的方法。考虑到查询的重复性，可以考虑使用一种更高效的排序算法，如基数排序或Trie树（字典树），对查询进行排序和计数，减少排序的时间复杂度。这样可以在内存限制下更有效地完成任务。 这两种问题的解决方法展示了在大数据处理中如何利用空间和时间的权衡，以及不同的数据结构和算法来优化内存使用和性能。面试时，除了实际编程能力，理解和应用这些策略同样重要。