一：三个面试题
面试题一：有一个非常大的文件，一台机器处理不了，存储的是ip每行一个，统计一下出现次数最多的那个ip。
如果是小文件
- 1）创建io流对这个文件进行读取，将读取的内容放在map集合中（ip,次数）
- 2）循环遍历map集合，取出value最大的值
大文件情况
map集合，list集合，数组，set集合——-都是在内存进行操作的，文件过大会造成内存溢出，根本无法处理。
一台机器原始性能有限，根据摩尔定律：每18-24个月硬件性能提升一倍，但是数据的增加速度远远大于硬件的提升速度。纵向扩展性能不是最终的解决方案。
我们考虑横向扩展，使用多台机器，分而治之。将原来的大文件分成很多个小文件，这很多个小文件分别在不同的机器上计算。
最终的解决方案：
- 1）将文件切分
- 2）每个机器进行统计自己机器上的数据的ip出现的次数
- 3）聚合统计 出现次数最多的ip
面试题二：有两个超大文件，大文件中存储的都是url，每行一个，找出两个文件中相同的url。
如果是小文件：
- 1）创建两个流
- 2）创建两个集合，使用set可以单值去重
- 3）读取文件，放在set中
- 4）循环遍历一个set，在另一个set中查询是否存在set.contains()/set.add() 如果存在就是相同的，把相同的取出。
大文件：
- 首先遍历文件第一个文件，对每个url求取hash(url)，再%分区数量，然后根据所取得的值将url分别存储到各个分区，变成小文件。
- 遍历第二个文件，采取和第一个文件相同的方式将url分别存储到各个分区中，变成小文件。第二个文件的分区数量应该是第一个文件分区数量的倍数或者相同。因为相似url的哈希值会是相近的，所以就变成了小分区之间一一映射查找。所以现在问题转换成了：找出小文件中每一对相同的url（不是一一映射的小文件不可能有相同的url)。
面试题三：一个大文件存储url，每行一个，用户给定一个url，怎么快速检索这个url是否存在.
如果是小文件
用流读取，放入set，再用set.contains(url)方法就能找到是否存在。
大文件：
我们知道数组是由下标的，所有查询效率很高，但是增删就很慢，我们这里需要查询，所以可以利用数组来做。
- 首先有一个一个空的m位的位数组，所有位的值都为0。我们将url进行哈希：hash（url），得到每一个url的哈希code值，哈希code值，记做：index=哈希值%（分区数n）。则如果数组的index有值，该位就变为1。即用数组下标去记录（url哈希）以后并且（%分区）以后的数值，用0，1分别记录该值是否存在。
- 但是有一个问题：哈希的冲突本来就大，（%分区）以后冲突就更大，这样得出来的结果是不准确的。此时，我们可以设计k个哈希函数，这样一个url就有k个hash值，就有k个%分区以后的位值。只有这k个位置的值都为1，我们才判定这个url是存在的。
- 又有一个问题：哈希函数个数k为多少才是合理的呢？其实以上就是布隆过滤器的思想，根据公式：当 k=0.7 (实际长度/数组长度) 时，误判率最低。例如我们有1000000条数据，要放在10000长度的数组中，需要0.7*（1000000/10000）=70个哈希函数误判率最低
