第一部分、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。 此题，在我之前的一篇文章：十一、从头到尾彻底解析Hash表算法里头有所提到，当时给出的方案是：IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。 再详细介绍下此方案：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
转载
2018-04-20 15:24:00
98阅读
2评论
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。
下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。&nb
转载
精选
2011-07-11 16:26:25
326阅读
化小）（3）常见的海量问题：1.海量数据中TopK问题；2...
原创
2022-12-13 17:01:28
232阅读
以前觉得用不到，现在发现都很实用。
本文整理和大家分享一些SQL数据库对于海量数据面试题及答案给大家，很不错哦，喜欢请收藏一下。
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
转载
2012-05-19 17:49:07
161阅读
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，
原创
2023-03-22 22:05:58
61阅读
文章目录一、计算容量二、拆分三、解决思路之分而治之/Hash映射 + Hash统计 + 堆/快速/归并排序1、海量日志数据，提取文件共同的url？四...
转载
2023-08-29 12:16:30
111阅读
一、分而治之/hash映射 + hashmap统计 + 快速/归并/堆排序
问题1：海量日志数据，统计出某日访问百度次数最多的那个IP
解决方式：IP地址最多有 2^32 = 4G 种取值情况，所以不能完全加载到内存中进行处理，采用 hash分解+ 分而治之 + 归并 方式：
（1）按照 IP 地址的 Hash(IP)%1024 值，把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小
转载
2021-07-02 17:24:14
333阅读
基础知识：
bit：位
byte：字节
1 byte= 8 bit
int 类型为 4 byte，共32位bit，unsigned int也是
2^32 byte = 4G
1G= 2^30 =10.7亿
海量数据处理概述：
所谓海量数据处理，就是指数据量太大，无法在较短时间内迅速解决，或者无法一次性装入内存。而解决方案就是：针对时间，可以采用巧妙的算法搭配合
转载
2021-06-18 21:35:14
582阅读
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。
下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。&
转载
2012-03-13 13:11:45
768阅读
海量数据处理概述所谓海量数据处理，就是数据量太大，无法在较短时间内迅速解决，无法一次性装
转载
2023-02-18 10:01:01
160阅读
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如 google、淘宝、百度、 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。
下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。
1.B
转载
精选
2011-05-10 14:10:10
1286阅读
处理海量数据是大数据工程师必备技能，通过对PB级别的数据进行挖掘与分析发掘出有价值的信息，为企业或政府做出正确决策提供依据，是十分必要的一项工作，以下是常用的海量数据处理方法！1. Bloom filter Bloom filter是一种二进制向量数据结构，具有很好的空间效率和时间效率，可用来检测一个元素是否属于一个集合。该方法的优点是它的插入和查询时间都是常数
原创
2018-03-23 18:45:36
3159阅读
作者: Fenng | 可以转载, 转载时务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://www.dbanotes.net/arch/facebook_photos_arch.html 对着眼前黑色支撑的天空 / 我突然只有沉默了我驾着最后一班船离开 / 才发现所有的灯塔都消失了这是如此触目惊心的 / 因为失去了方向我已停止了就象一个半山腰的攀登者 / 凭着那一点勇...
转载
2009-02-13 09:59:00
249阅读
2评论
为了减轻对海量数据访问时对数据库的压力我们可以这样做 1：先对数据库先进行分表（提供分库分表规则和路由规则（RouteRule简称RR）） 2：对数据库分库 3：引入集群（Group）的概念，保证数据的高可用性，高安全性，解决单点问题； 4：引入负载均衡策略（LoadBalancePolicy简称L ...
转载
2021-09-24 22:01:00
154阅读
2评论
所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。何谓海量，就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大，导致无法一次性装入内存。那解决办法呢?针对时间，我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构。
原创
2021-08-11 16:05:30
485阅读
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，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为）中。这样每个小文件的
转载
精选
2010-10-27 19:31:52
1501阅读
BloomFilter——大规模数据处理利器 Bloom Filter是由Bloom在1970
转载
2023-07-11 16:47:11
147阅读
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：一、数据量过大，数据中
原创
2023-09-20 14:38:08
67阅读
海量数据处理分析 北京迈思奇科技有限公司 戴子良 笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对
转载
2007-12-17 10:22:00
219阅读
