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1.海量数据处理问题

给两个文件，分别有100亿个query，只有1G内存，如何找到两个文件交集？

解决方案一：

可以先用布隆过滤器，一个文件的query放进布隆过滤器，另一个文件依次查找，在的就是交集，但存在缺陷，因为存在的值可能是误判的，也就是说交集不一定准确。

解决方案二：

哈希切分，首先内存的访问速度远大于硬盘，大文件放到内存搞不定，就可以切分为小文件，再放进内存处理。但不是平均切分，因为平均切分就需要双重循环遍历，低效率。可以使用哈希切分，依次读取⽂件中query，i = HashFunc(query)%N，N为准备切分多少分⼩⽂ 件，N取决于切成多少份，内存能放下，query放进第i号小文件，这样A和B中相同的query算出的hash值是一样的，相同的query就进入编号相同的文件直接找交集，不用交叉找，效率就提升了。

本质就是相同的query在哈希切分过程中，一定进入的同一个小文件Ai和Bi，不可能出现A中的query进入Ai，就可以对应Ai和Bi进行求交集，一一对应的，从n^2变成n。

哈希切分的问题就是每个小文件不是均匀的，可能会导致某个文件要存储很多数据存不下。会出现两种情况：1.这个小文件中大部分是同一个query。2.这个小文件是有很多的不同的query构成，本质是这些的query冲突了。针对情况一set是可以放得下的，因为set可以去重。对于2，就可以用别的哈希函数进行二次切分。遇到大于1G文件，继续放到set找交集，如果set抛出异常就说明是内存放不下，换个哈希函数进行二次切分再对应找交集。

2.给一个超过100G大小的log file。log中存着ip地址，设计算法找到出现次数最多的ip地址，查找出出现次数前十的ip地址

本题的思路跟上题完全类似，依次读取⽂件A中query，i = HashFunc(query)%500，query放进Ai号⼩ ⽂件，然后依次⽤map<string, int>对每个Ai⼩⽂件统计ip次数，同时求出现次数最多的ip或者topk ip。本质是相同的ip在哈希切分过程中，⼀定进⼊的同⼀个⼩⽂件Ai，不可能出现同⼀个ip进⼊Ai和Aj 的情况，所以对Ai进⾏统计次数就是准确的ip次数。(每个小文件都可以得到一个最大数，然后建成一个大堆出来，去堆顶的数据就是最多数)