海量数据处理面试题与方法总结：破解百度日志难题

在"十道海量数据处理试题与十大方法总结"的文章中，作者针对海量数据处理这一主题，提供了丰富的面试题和方法总结，旨在帮助读者应对大数据相关面试。文章分为两大部分，第一部分列出了十道挑战性的问题： 1. 第一题要求从海量日志数据中找出访问百度次数最多的IP。由于IP地址数量巨大，无法一次性加载到内存中，因此采取了分而治之的策略，将IP地址通过哈希函数映射到1024个小文件中，每个文件处理一部分。然后在每个小文件中利用哈希表统计IP出现频率，找出每个小文件中频率最高的IP，最后再从这些IP中选择频率最大的作为答案。 2. 第二题涉及搜索引擎日志分析，需要对用户的检索串进行去重。尽管原始记录有一千万个，但经过去重后可能只有约3百万个独特查询串。这个题目强调了查询串的重复度与其流行度之间的关系，暗示了解决方案可能包括数据去重技术以及对热门查询的优先级排序。 通过这两道题目，文章突显了在海量数据处理中常见的问题，如数据分布的处理、去重算法、内存限制下的高效计算以及对热点信息的快速识别。文章还鼓励读者在遇到类似问题时，灵活运用数据结构（如哈希表）、算法（如分治法）以及数据处理技巧来解决。 作者强调，本文提供的方法和思路可以帮助读者快速理解和解答海量数据处理面试中的问题，同时鼓励交流和反馈，以便不断完善和提升处理大规模数据的能力。这对于准备进入或已经在IT行业工作的人员来说，是一份宝贵的参考资料。