大数据处理面试题集：内存受限下的高效算法

在大数据量海量数据处理的面试题目中，考察了面试者对于处理大规模数据集以及执行高效算法的能力。以下是一些核心知识点的详细解释： 1. **大文件合并与去重**：题目1要求在内存限制为4GB的情况下找出A、B两个大文件中的共同URL，可以采用MapReduce或分布式计算框架如Hadoop的归并排序或布隆过滤器进行去重。 2. **频率统计排序**：问题2中提及按query频度排序，可以使用倒排索引或者Count-Min Sketch等数据结构来统计每个query的出现次数，并根据频率降序排序。 3. **小空间内的高频词查找**：在内存限制为1MB的情况下找到高频词，可能采用滑动窗口或基于位图的方法，通过逐行扫描文件并更新统计信息。 4. **日志数据分析**：对于海量日志数据，可以使用流式处理或近实时处理系统（如Flume、Kafka）实时监控，通过IP计数器快速找出访问百度次数最多的IP。 5. **数据压缩与采样**：面对2.5亿整数，可以先对数据进行哈希分桶或采样，筛选出部分数据进行查找，然后再进行不重复整数的识别。 6. **分布式Top-K问题**：对于分布在多台电脑的数据，可以使用MapReduce或分布式哈希表（如Cassandra）来统计每个数据的出现次数，然后通过Pig Latin或Spark进行全局排序，得出Top10。 7. **重复元素检测**：通过哈希表或布隆过滤器等数据结构检测海量数据中的重复元素，找出重复次数最多的元素。 8. **频繁项集挖掘**：对于高重复度数据，使用哈希表、Trie树或Count-Min Sketch统计出现次数，结合堆数据结构找出出现次数最多的N个数据。 9. **字符串去重**：利用排序+双指针或者集合数据结构（如HashSet）去除重复的字符串，保持唯一性。 10. **文本文件中高频词提取**：小文件可采用线性扫描和计数排序，大文件则需使用流式处理或分布式计算进行分块统计。 11. **大文件分块处理**：对于超长文本文件，使用分块技术（如按行或按固定大小分块）并使用外部排序方法，逐步找出最频繁的前十个词。 12. **分布式查询频率统计**：通过多台机器上的并行计算，对用户查询进行分布式处理，汇总每个query的出现次数。 13. **最大值查找**：对于100万数列，使用优先队列（堆）或分治法（如归并排序）找出最大的前100个数。 14. **热门查询统计**：使用倒排索引和数据压缩技术存储查询串，通过哈希函数快速判断查询串是否重复，再进行计数排序找出最热门的10个查询串。 以上面试题涵盖了从数据处理、数据压缩、分布式计算到特定场景下的算法优化等多个方面，展示了面试者在大数据处理场景下所需具备的综合技能。