面试中常见的大数据问题主要有：对大数据进行去重，对大数据进行排序，取大数据的Top K等等。
大数据相关问题的花样数不胜数，但其根本考点是不变的——内存。
碍于内存的限制，不能对大数据进行一次性全部处理，所以首先想到的是分治处理，再合并。但怎么分治，需要好好琢磨，怎么合并，也需要好好琢磨。
分治法只是一种通用的方法，并不适用于所有情况。
1. 大数据去重
大数据去重的方案有很多，不同的题目采取的方案也会有些差异。
1.1 hash分组
大文件中存储着100G的 url 的数据，如何对其去重？
可以对 url 取hash，对 hash%100，即将所有 url 分进100个小文件中。重复的 url 一定会被分到同一个小文件中，再对小文件进行去重。
如果 hash 算法做的足够好，不同 url 的hash值肯定不同，再小文件中可以对哈希值进行去重。也可以通过 set 对url本身进行去重。
有一亿条信息，如何找出重复次数前10的信息？（忽略内存的限制）
扫描所有信息，设计一个hash函数（比如取信息的首字节、尾字节和中间任意一个字节作为hashcode），求信息的hash值，并放进散列表中，将key设计为信息字符串，value为重复字数。当有hashcode相等的信息时，比较一下，如果相同就将value+1，不相同就用链表存储。
之后遍历散列表，通过优先级队列，对value取Top K。
2. 大数据排序
如何从 1 亿个整数中找出 100 个最大的数？考虑内存
使用优先级队列（构建大顶堆），大小限制在100，遍历一次，即可找出前100大的数。
有10G整数数据，如何在2G内存的机器上对其进行排序？
先分治：将10G文件分成10个1G的文件，对其进行快排，得到10个已经排好序的小文件。
任取两个小文件，进行归并，每次归并1G的数据，即得到两个1G的数据文件，虽然是两个文件，但这两个文件是排好序的。
以此类推，每次归并排序1G的数据，即可将所有数据进行排序。
