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十道海量数据处理面试题与十个方法总结

news 2025/7/7 12:00:28

一、十道海量数据处理面试题

♟️1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。`(分治思想 + 哈希表)`

首先，从日志中提取出所有访问百度的IP地址，将它们逐个写入一个大文件中，便于后续处理。
考虑到IP地址是32位的，最多有 2^23 个不同IP。为了减少单个文件的处理压力，可以采用哈希或者取模的方式，将这些IP均匀分散到 1000个小文件 中。这样每个小文件的规模大幅缩小，更便于处理。
对于每个小文件，使用 HashMap 统计每个IP的出现次数。HashMap的插入和查找操作都是 O(1) 的复杂度，能够高效地完成频率统计。然后从中找出出现频率最高的IP和对应的频率。
最后，将这 1000个小文件 中统计出的最高频率IP和频率值汇总。再在这1000个IP中执行一次线性扫描，找到频率最高的IP，得到最终结果。

♟️2、在1千万个查询记录中，去重后不超过300万个，要求在内存不超过1G的情况下，统计出最热门的10个查询串。`(典型的 Top K 问题)`

该问题是典型的 Top K 问题，可以通过以下两种方法解决：

1. Hash + 小根堆方法：
首先，使用 Hash表 在 O(N) 的时间复杂度下统计所有查询串的出现次数。然后，使用一个大小为 K（10） 的 小根堆 来维护出现频率最高的查询串。在遍历300万个查询串的统计结果时，每次与堆顶元素比较，如果出现次数更高，则替换堆顶元素并重新调整堆。最终得到Top 10的查询串。总体时间复杂度为 O(N)+O(N′log⁡K)。

2. Trie树 + 小根堆方法：
构建一个 Trie树，将所有查询串插入其中，同时在Trie树的节点中记录每个查询串的出现次数。这样可以有效地管理和存储大量查询串。最后，再使用一个大小为 10 的小根堆，对Trie树中存储的查询串进行排序，找出出现次数最多的Top 10。该方法在查询串较长时，空间效率较高。

♟️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。`(分治思想 + 哈希表)`

顺序读取数据，对每个词 x 进行哈希操作 hash(x) % 5000，将词分配到5000个小文件中，每个文件约200KB。
如果某个文件超过1MB，可继续使用类似的方法将其划分为更小的文件，直到所有小文件的大小都不超过1MB。
对每个小文件，使用 Trie树 或 HashMap 统计词频，并通过维护一个100个节点的小根堆，选出出现频率最高的100个词，将结果存入文件。
最终，对这5000个文件进行类似于 归并排序 的过程，整合并找到全局出现频率最高的词。

♟️4、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。`(典型的 Top K 问题)`

该问题是典型的 Top K 问题，可以通过以下三种方案解决：

1. 分割+归并排序方案：
首先，将数据顺序读取，并根据 hash(query) % 10 将查询串分配到另外10个小文件中，每个文件约1G。然后在一台 内存2G 的机器上，使用 HashMap 统计每个查询串的出现次数，再通过 快速排序、堆排序 或 归并排序 进行排序。最终，将这10个排好序的文件进行归并排序，得到最终的结果。

2. 直接内存统计方案：
如果所有的查询串总量有限，可以直接将它们加载到内存中，使用 Trie树 或 HashMap 统计每个查询串的出现次数。之后，通过排序算法快速获取出现次数最多的查询串。

3. 分布式处理方案：
与方案1类似，数据分割后分配到多个小文件中，但进一步采用 分布式架构（如 MapReduce）进行并行处理。各节点分别统计和排序后，将结果合并，进一步提升处理效率。

♟️5、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？`(分治法/布隆过滤器)`

该问题涉及 大规模数据去重和求交集，可通过以下两种方案解决：

1. 分治法方案：
由于数据量过大无法直接加载到内存中，采用 分治法。

第一步：对两个文件分别按 hash(url) % 1000 进行划分，生成1000对小文件。这样每个小文件的大约为300M，同一哈希值的URL存储在对应的小文件中。
第二步：对于每对小文件（如a0和b0），使用 HashSet 存储其中一个小文件的URL，再遍历另一个小文件，对比URL是否存在于HashSet中，找出共同的URL。

2. Bloom Filter方案：
如果允许一定的错误率，可以使用 Bloom Filter。

第一步：使用 4G内存（约340亿bit）将一个文件的URL映射到Bloom Filter中。
第二步：读取另一个文件的URL，逐个检查是否在Bloom Filter中，若存在则认为是可能的共同URL。由于Bloom Filter存在误判的可能性，结果需要进一步验证。

♟️6、在2.5亿个整数中找出不重复的整数，注，内存不足以容纳这2.5亿个整数。`(Bitmap、分治法)`

该问题涉及 大规模数据去重和查找唯一整数，可通过以下两种方案解决：

1. Bitmap方案：

原理：使用 Bitmap 为每个整数分配 2bit 来表示状态：
- 00：不存在
- 01：出现一次
- 10：出现多次
- 11：无意义
步骤：扫描整数文件，更新Bitmap状态。扫描完成后，再遍历Bitmap，输出所有状态为 01 的整数，即为不重复的整数。由于Bitmap占用内存较小，适用于数据量较大的场景。

2. 分治法方案：

原理：如果数据量过大，可以采用 分治法。
步骤：将数据按 hash(num) % N 进行划分，存入 N个小文件 中，确保同一整数存入同一个文件。对每个小文件使用HashMap或Bitmap统计整数出现次数。然后再排序和归并这些小文件，同时去重，最终输出不重复的整数。
此方法在内存受限时非常有效。

♟️7、腾讯面试题：给40亿个不重复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中？

该问题涉及 大规模数据查找和去重，可通过以下两种方案解决：

1. 位图法（Bitmap）方案：
申请 512M内存，使用 1bit 表示一个无符号整数的存在状态。读取40亿个数时，将对应位置的bit置为1。查询时，只需检查该位置的bit是否为1，即可判断数是否存在。此方法内存占用小，查询效率高。

2. 分治法（二分查找）方案：
根据数的 最高位 将数据划分为两个文件，一个存储最高位为0的数，另一个存储最高位为1的数。根据查询数的最高位，选择对应的文件继续查找。重复这一过程，每次根据下一位划分数据，类似 二分查找，最终以 O(log⁡n) 的时间复杂度定位查询数。此方法适用于超大数据集的查找。

♟️8、怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个？

先做hash，然后求模映射为小文件，求出每个小文件中重复次数最多的一个，并记录重复次数。然后找出上一步求出的数据中重复次数最多的一个就是所求（具体参考前面的题）。

♟️9、上千万或上亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的前N个数据。

上千万或上亿的数据，现在的机器的内存应该能存下。所以考虑采用hashmap/搜索二叉树/红黑树等来进行统计次数。然后就是取出前N个出现次数最多的数据了，可以用第2题提到的堆机制完成。

♟️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10个词，请给出思想，给出时间复杂度分析。

这题是考虑时间效率。用trie树统计每个词出现的次数，时间复杂度是O(nle)（le表示单词的平准长度）。然后是找出出现最频繁的前10个词，可以用堆来实现，前面的题中已经讲到了，时间复杂度是O(nlg10)。所以总的时间复杂度，是O(nle)与O(nlg10)中较大的那一个。

二、海量数据处理的十大方法总结

在面对超大数据时，无法一次性加载到内存中处理。这时就需要一些高效的算法和数据结构。以下是10个常用方法的详细总结，包含原理、适用场景和典型问题示例。

📌 1. Bloom Filter（布隆过滤器）

用途

判断某个数据是否存在于集合中。
适合快速去重、检测数据是否存在。

原理

使用一个位数组和多个哈希函数。
插入数据时，将数据用哈希函数计算多个位置，将这些位置的位设为1。
判断数据是否存在时，检查所有对应的位是否为1。
注意：布隆过滤器会有假阳性（误判为存在），但不会有假阴性。

优化

Counting Bloom Filter：用计数器代替位数组，支持删除操作。
Spectral Bloom Filter：支持统计元素的频次。

典型场景

URL去重：检测某个网页是否已被爬取。
垃圾邮件检测：判断是否是已知垃圾邮件。
广告反欺诈：检测是否重复点击广告。

📌 2. Hashing（哈希）

用途

数据快速查找、统计和去重。

原理

使用哈希函数将数据映射到固定大小的哈希表中。
通过哈希表存储键值对，O(1)的时间复杂度完成查找和插入。
解决哈希冲突的方式：链地址法、开放地址法。

典型场景

统计某日访问量最大的IP地址。
判断两个大文件中是否有重复的记录。

📌 3. Bitmap（位图）

用途

占用极少的空间判断数据是否存在或进行数据去重。
适用于数据范围大但数据量相对较小的场景。

原理

用每一位（bit）表示一个数据的存在状态。
数据值直接映射到位数组中的索引位置，置1表示存在。

优化

使用多bit位图可以统计数据的出现次数。

典型场景

统计某个地区的所有电话号码。
2.5亿个整数中找出不重复的整数。

📌 4. Heap（堆）

用途

快速找出前N大的数据或前N小的数据。

原理

使用最小堆或最大堆。
当需要找前N大的数据时，用一个大小为N的最小堆。
每次遇到更大的数据时替换堆顶元素。

典型场景

找出100万个数中最大的前100个数。
实时监控系统中检测前N个异常事件。

📌 5. 分治法（双层桶划分）

用途

解决无法一次性加载到内存的大数据问题。
适合找中位数、第K大元素或去重等问题。

原理

通过哈希函数或简单取模的方式，将数据划分到多个桶中。
每个桶的大小控制在内存可处理的范围内。
在桶内继续执行相关操作。

典型场景

找出5亿个整数的中位数。
找出2.5亿个整数中不重复的整数。

📌 6. 数据库索引

用途

提高大规模数据的查询效率。

原理

数据库通过B+树或哈希索引等结构，为表中的字段创建索引。
查询时通过索引快速定位数据，而不是全表扫描。

典型场景

电商平台中商品的快速查询。
银行系统中的账户查询。

📌 7. 倒排索引（Inverted Index）

用途

用于关键词搜索场景。
搜索引擎等文本数据场景。

原理

每个单词对应一个文档列表，记录出现位置和频率。
搜索时将关键词对应的文档列表取交集，快速获取结果。

典型场景

搜索引擎中查找包含某个关键词的文章。
论文数据库中查找包含指定关键词的论文。

📌 8. 外排序

用途

对无法全部加载到内存中的数据进行排序。

原理

使用归并排序和分块排序的思想。
将数据分割为若干小块，每块在内存中排序后存储到磁盘。
最后使用多路归并排序合并结果。

典型场景

处理1G大小的文本文件，内存仅有1M的情况。
大型日志文件的排序与分析。

📌 9. Trie树

用途

快速查找和前缀匹配。
适用于海量字符串数据的存储与搜索。

原理

使用树状结构存储字符串，每个节点代表一个字符。
查询时根据字符逐层匹配，时间复杂度为O(L)，L为字符串长度。

优化

压缩Trie树：减少节点数量。

典型场景

搜索引擎的自动补全和联想词推荐。
查询重复的搜索关键词。

📌 10. 分布式处理（MapReduce）

用途

处理超大规模的数据集，常用于分布式环境。

原理

Map阶段：将数据分割并分发到多台机器上进行并行计算。
Reduce阶段：对Map阶段的结果进行归约，得到最终结果。

典型场景

日志分析：统计日志中不同类型的访问次数。
计算全网用户的行为数据。

🚀 总结与对比

方法	主要用途	优点	缺点	典型场景
Bloom Filter	数据判重	占用内存少、效率高	有误判率，不支持删除	URL去重、垃圾邮件检测
Hashing	快速查找和统计	查找速度快	可能发生哈希冲突	IP访问统计、数据去重
Bitmap	存储和判断数据是否存在	节省内存空间	仅适合整数等有限范围数据	电话号码去重、整数计数
Heap	前N大或前N小	时间复杂度低	不适合全量排序	实时监控异常数据
分治法	数据划分处理	适合大规模数据	需要多次扫描数据	找中位数、查找不重复数据
数据库索引	快速查询	查询效率高	需要额外存储空间	电商商品查询、用户查询
倒排索引	关键词搜索	查询速度快	建索引耗时较长	搜索引擎、论文检索
外排序	数据排序	适合超大数据集	需要磁盘I/O	大型日志排序
Trie树	字符串查找	前缀匹配高效	空间占用大	搜索联想、词频统计
MapReduce	分布式数据处理	并行处理速度快	部署复杂	日志分析、用户行为分析