海量数据处理：IP日志分析与热门搜索统计

海量数据题主要涉及大数据处理中的高效算法和数据结构应用。面对大规模日志数据，例如提取某日访问百度次数最多的IP，问题的关键在于如何在有限的内存条件下处理大量的IP地址。一种常见的解决方案是采用分治法和哈希技术。首先，将32位的IP地址通过哈希函数映射到1024个小文件中，每个小文件存储大约4MB的IP。在每个小文件中，使用哈希映射或计数器（如HashMap）来统计每个IP的出现频率，然后找出每个小文件中频率最高的IP。最后，合并所有小文件的结果，再次使用排序算法确定全局频率最高的IP。 第二个挑战是处理搜索引擎的日志数据，需要找出最热门的10个查询串。由于查询串重复度高，可以通过去重后分析，利用内存限制，如采用前缀树（Trie树）或哈希表来跟踪每个查询串的出现频率，并用最小堆存储出现频率最高的10个查询串。 第三个问题是处理一个1GB大小的文本文件，每行词大小不超过16字节，内存限制为1MB。这里可以采用类似的方法，先对词进行哈希取模，分配到多个小文件中。然后对每个小文件中的词进行频率统计，并使用数据结构如堆或Trie树来存储频率最高的100个词。如果小文件超限，继续分割直至满足内存限制。最后，对所有结果进行归并，得出最终的高频词列表。 这些问题都体现了在海量数据处理中如何运用分布式计算、哈希函数、数据结构（如哈希表、Trie树和最小堆）来优化内存使用，提高处理效率，确保在有限资源下获取关键信息。