- 相关推荐
大数据面试题目
大数据量面试题目
1. 给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。
2. 有10个文件，每个文件1G， 每个文件的每一行都存放的是用户的query，每个文件的query都可能重复。要你按照query的频度排序
3. 有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16个字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词
4.海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
5.2.5亿个整数中找出不重复的整数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。
6.海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10。
7.怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个
8.上千万or亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的前N个数据。
统计可以用hash,二叉数,trie树。对统计结果用堆求出现的前n大数据。增加点限制可以提高效率，比如 出现次数>数据总数／N的一定是在前N个之内
9.1000万字符串，其中有些是相同的(重复),需要把重复的全部去掉，保留没有重复的字符串。请问怎么设计和实现？
10.一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前十个词。请给出思想，给时间复杂度分析。
11.一个文本文件，也是找出前十个最经常出现的词，但这次文件比较长，说是上亿行或者十亿行，总之无法一次读入内存，问最优解。
12.有10个文件，每个文件1G， 每个文件的每一行都存放的是用户的query，每个文件的query都可能重复要按照query的频度排序
13.100w个数中找最大的前100个数
14.寻找热门查询：
搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录，
这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，
也就是越热门。请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。
（1）请描述你解决这个问题的思路；
（2）请给出主要的处理流程，算法，以及算法的复杂度。
15.一共有N个机器，每个机器上有N个数。每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。
如何找到N^2个数的中数(median)？
大数据面试题目
1、给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？ 方案1：可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。
s 遍历文件a，对每个url求取
个小文件（记为，然后根据所取得的值将url分别存储到1000）中。这样每个小文件的大约为300M。
）。
）中，s 遍历文件b，采取和a相同的方式将url分别存储到1000个小文件（记为这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小文件（
不对应的小文件不可能有相同的url。然后我们只要求出1000对小文件中相同的url即可。 s 求每对小文件中相同的url时，可以把其中一个小文件的url存储到hash_set中。然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。
方案2：如果允许有一定的错误率，可以使用Bloom filter，4G内存大概可以表示340亿bit。将其中一个文件中的url使用Bloom filter映射为这340亿bit，然后挨个读取另外一个文件的url，检查是否与Bloom filter，如果是，那么该url应该是共同的url（注意会有一定的错误率）。 2、有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。
方案1：
s、顺序读取10个文件，按照hash(query)的结果将query写入到另外10个文件（记为
）中。这样新生成的文件每个的大小大约也1G（假设hash函数是随机的）。
s、找一台内存在2G左右的机器，依次对用hash_map(query, query_count)
来统计每个query出现的次数。利用快速/堆/归并排序按照出现次数进行排序。将排序好的query和对应的query_cout输出到文件中。这样得到了10个排好序的文件（记为）。 s、对方案2：
一般query的总量是有限的，只是重复的次数比较多而已，可能对于所有的query，一次性就可以加入到内存了。这样，我们就可以采用trie树/hash_map等直接来统计每个query出现的次数，然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了。
方案3：
与方案1类似，但在做完hash，分成多个文件后，可以交给多个文件来处理，采用分布式的架构来处理（比如MapReduce），最后再进行合并。 这10个文件进行归并排序（内排序与外排序相结合）。
3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 方案1：顺序读文件中，对于每个词x，取
件（记为，然后按照该值存到5000个小文）中。这样每个文件大概是200k左右。如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，知道分解得到的小文件的大小都不超过1M。对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率（可以采用trie树/hash_map等），并取出出现频率最大的100个词（可以用含100个结点的最小堆），并把100词及相应的频率存入文件，这样又得到了5000个文件。下一步就是把这5000个文件进行归并（类似与归并排序）的过程了。
4、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
方案1：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。
注意到IP是32位的，最多有个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。
5、在2.5亿个整数中找出不重复的整数，内存不足以容纳这2.5亿个整数。
方案1：采用2-Bitmap（每个数分配2bit，00表示不存在，01表示出现一次，10表示多次，11无意义）进行，共需内存内存，还可以接受。然后扫描这2.5亿个整数，查看Bitmap中相对应位，如果是00变01，01变10，10保持不变。所描完事后，查看bitmap，把对应位是01的整数输出即可。
方案2：也可采用上题类似的方法，进行划分小文件的方法。然后在小文件中找出不重复的整数，并排序。然后再进行归并，注意去除重复的元素。
6、海量数据分布在100台电脑中，想个办法高校统计出这批数据的TOP10。
方案1：
s 在每台电脑上求出TOP10，可以采用包含10个元素的堆完成（TOP10小，用最大堆，TOP10大，用最小堆）。比如求TOP10大，我们首先取前10个元素调整成最小堆，如果发现，然后扫描后面的数据，并与堆顶元素比较，如果比堆顶元素大，那么用该元素替换堆顶，然后再调整为最小堆。最后堆中的元素就是TOP10大。
s 求出每台电脑上的TOP10后，然后把这100台电脑上的TOP10组合起来，共1000个数据，再利用上面类似的方法求出TOP10就可以了。
【大数据面试题目】相关文章：
十大常规面试题目05-01
面试题目精选05-01
医学面试类题目05-01
高职面试题目03-03
销售员面试技巧及题目05-01
应急面试题目及答案06-06
情景面试题题目及答案03-15
面试笔试题目及答案03-15
医学检验面试题目03-26
护理人员面试题目04-26