大数据处理面试题分析

**大数据处理面试题分析**最近学习了关于搜索方面的数据结构--搜索树，AVL树，红黑树，哈希表，哈希表的扩展-位图，布隆过滤器；大数据在当前社会下是非常火的，同样随之而来的是在IT行业进行面试的时候，也就变成了经常问的话题；所以我就尝试利用所学知识对以下大数据方面的面试题进行分析：我发现，如果是内存放不下，并且位图等数据结构也用不上的情况下，哈希切分则扮演重要的角色！当然，我建议如果你对数据结构有了一定的了解之后再看这篇文章比较好，否则可能看了也白看！
譬如说，你不知道什么是堆，哈希表，位图，那就可以不看了，哈哈！我们学习这些数据结构的目的就在于知道用它的实际应用，应该知其所以然！
（个人所学和理解程度有限，希望读者可以指出不足，共同学习！）

1）给⼀一个超过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？!

题目分析：
首先，我们看到的是一个大小为100G的一个日志文件，第一点就应该想到的是一般计算机的内存放不下吧； 肯定需要切分，切成100份，把这100个文件当作是大小为100的哈希表，每份只有1G的大小，就可以读入内存进行处理，内存中该怎么处理？往下看；

然后，再看题目要求：找出出现次数最多的IP；

那么，内存中怎样处理的依据就出来了，我们当然需要把相同的IP放入同一个文件中，因为要统计出现次数；

而怎样做到把相同的IP放入到这100个小文件中的同一个文件呢？

哈希函数!
我们在学习哈希表的时候，知道关键字key映射相应的存储位置，其中对于字符串有相应的哈希函数将字符串转为对应的key，那么我们把IP当作字符串做同样的处理，得到key，然后根据index = key%100决定存在哪一个文件中，而相同的IP得到的key肯定相同,也就进入了同一个文件；

类似于下面这个函数得到key:size_t HashFunc1(const K& key){ const char* str = key.c_str();unsigned int seed = 131;   unsigned int hash = 0;    while(*str)    {        hash = hash*seed + (*str++);    }    return(hash& 0x7FFFFFFF);};

上面的这些步骤才是重点（就是哈希切分的过程），下面的就是常规过程了；
现在我们要重新依次把这100个文件读入内存，每读入内存一个文件，我们要看的事情是 统计这个文件中出现次数最多的IP（快一点方法，利用key就是IP，value代表出现次数的key_value的结构的搜索树就可以），用MAX记录下来，
再读第二个文件，统计出新文件中出现次数最多的IP，和MAX比较，如果大于MAX就更新MAX，继续上述步骤！
这就是基本的算法了；本题的重点是哈西切分！

2）与上题条件相同，如何找到top K的IP？如何直接⽤用Linux系统命令实现？!

题目分析：
本题也是进行哈希切分，这个过程我就省略了；
第一题只要找最多的一个，而这道题要找最多的K个；其实我们学过数据结构的话，应该一看到top K就应该
想到 堆排序，那么问题其实就简单了，当然，我们还是得统计第一个文件中每个IP出现的次数（方法同第一题），
如果是一棵搜索树的话，取其中的K个（key_value结构）结点建一个最小堆；

注意：这里是建最小堆！！！ 我们一看到top K就下意识的想回答建最大堆，那就中计了；

为什么是建最小堆？

因为当前这堆中的K个IP不一定就是top K,所以我们还得往堆里插入；而又必须保证堆的大小还是K，而且堆中的K个结点的IP还是当前出现次数最多的K个，所以我们得和堆中的结点互换，那么，重点是该用哪个结点和新插入的结点交换？
最符合条件的肯定是堆顶元素，前提是最小堆，那么堆顶元素就是当前K个IP出现次数最小的，而我新来的这个IP出现的次数比堆顶的大，那么我就可以交换了，交换之后对堆进行一次向下调整，保证堆顶元素仍是最小！直到第一个结点构建的搜索树都比较完，然后，再读入第二个文件，构建搜索树，统计出现次数，和堆顶元素的比较，重复以上过程，直到结束！

最后堆中的K个IP就是top K;

3）给定100亿个整数，设计算法找到只出现一次的整数!

题目分析：
这道题就简单了，但是看到同样一个问题是100亿个整数，大约是35G的大小，但是整数能表示的最大范围也就是2的32次方
那么大约就是16G的大小，那么剩下的就都是重复的数，这道题没有规定死内存大小，但是16G还是太大了，如何继续缩小
需要的内存呢？

<位图>
我们可以利用位图的特性，位图的一般是一位表示一个key,这里我们需要两个比特位表示一个整数，因为我们需要表示的状态有：00不存在， 01出现一次，10出现多次（>=2次），11不用，那么我们大约需要1G的内存就可以了；

最后遍历找出出现一次的整数即可！

4）给两个⽂文件，分别有100亿个整数，我们只有1G内存，如何找到两个文件交集!

题目分析：
又是100亿个整数，但是是要找两个文件的交集，这个用上面位图的方法就不太好做了，但是我们用数据结构处理不了的话，不是还有哈希切分嘛！

我们将两个文件分别切分为1000个文件，每个文件的大小就几十兆的样子，先对文件A分的1000个文件里的整数进行哈希分配，即取出来整数模除1000，使相同的整出进入相同的文件，文件B切分的1000个文件进行同样的处理，然后分别拿A哈希切分好的第一个文件和B哈希切分好的第一个文件对比，找出交集存到一个新文件中，依次类推，直到2000个文件互相比较完！

5）1个⽂文件有100亿个int，1G内存，设计算法找到出现次数不超过2次的所有整数!

题目分析：
类似于第3题，利用位图求解！只不过11代表的是出现次数超过了两次的整数！

6）给两个⽂文件，分别有100亿个query，我们只有1G内存，如何找到两个⽂文件交集？分别给出精确算法和近似算法!

题目分析：
先看题目就和第四题很像，但是不同的是分别要近似算法和精确算法；
精确算法，就是第四题的解法；

近似算法：布隆过滤器
即利用哈希算法和位图实现；
先对A和B文件进行哈希切分，然后取A文件的第一个切分文件进行布隆过滤器的插入，然后取B文件的第一个切分文件进行布隆过滤器的查找，即判断是否存在！
需要注意的是为了减少误判，我们一般用多个哈希函数生成多个对应位，即一个字符串对应多个比特位；
为什么布隆过滤器是近似算法，是因为它的不存在是确定的，存在是不确定的，即一个字符串对应5个位， 如果有一个位为0，则这个字符串肯定不存在，如果一个字符串对应的5个位都为1，但是这个字符串却不
一定存在，因为可能这5个位都是被其它字符串的对应位置为1的！

大概实现代码如下，代码只是核心算法部分：

   template
class BloomFilter
{size_t HashFunc1(const K& key){ const char* str = key.c_str();unsigned int seed = 131;   unsigned int hash = 0;    while(*str)    {        hash = hash*seed + (*str++);    }    return(hash& 0x7FFFFFFF);};size_t HashFunc2(const K& key)  {  const char* str = key.c_str();register size_t hash = 0;  while (size_t ch = (size_t)*str++)  {  hash = 65599 * hash + ch;         //hash = (size_t)ch + (hash << 6) + (hash << 16) - hash;  }  return hash;  
}  size_t HashFunc3(const K& key)  
{  const char* str = key.c_str();register size_t hash = 0;  size_t magic = 63689;     while (size_t ch = (size_t)*str++)  {  hash = hash * magic + ch;  magic *= 378551;  }  return hash;  
}  size_t HashFunc4(const K& key)  
{  const char* str = key.c_str();register size_t hash = 0;  size_t ch;  for (long i = 0; ch = (size_t)*str++; i++)  {  if ((i & 1) == 0)  {  hash ^= ((hash << 7) ^ ch ^ (hash >> 3));  }  else  {  hash ^= (~((hash << 11) ^ ch ^ (hash >> 5)));  }  }  return hash;  
}  size_t HashFunc5(const K& key)  
{  const char* str = key.c_str();if(!*str)      return 0;  register size_t hash = 1315423911;  while (size_t ch = (size_t)*str++)  {  hash ^= ((hash << 5) + ch + (hash >> 2));  }  return hash;  
}  public:BloomFilter(const size_t size):_size(size),_bitmap(size){}void Set(const K& key){size_t hash1 = HashFunc1(key);_bitmap.Set(hash1%_size);size_t hash2 = HashFunc1(key);_bitmap.Set(hash2%_size);size_t hash3 = HashFunc1(key);_bitmap.Set(hash3%_size);size_t hash4 = HashFunc1(key);_bitmap.Set(hash4%_size);size_t hash5 = HashFunc1(key);_bitmap.Set(hash5%_size);}void ReSet(){}bool Test(const K& key){size_t hash1 = HashFunc1(key);if(!_bitmap.Test(hash1%_size))return false;size_t hash2 = HashFunc1(key);if(!_bitmap.Test(hash2%_size))return false;size_t hash3 = HashFunc1(key);if(!_bitmap.Test(hash3%_size))return false;size_t hash4 = HashFunc1(key);if(!_bitmap.Test(hash4%_size))return false;size_t hash5 = HashFunc1(key);if(!_bitmap.Test(hash5%_size))return false;return true;}private:BitMap _bitmap;size_t _size;
};int main()
{BloomFilter<> bloom(32);bloom.Set("aaaaaaaaaa");bloom.Set("bbbbbbbbbb");bloom.Set("cccccccccc");bloom.Set("dddddddddd");cout<"aaaaaaaaaa")<"aaaaa")<"bbbbbbbbbb")<"bbbbb")<"dddddddddd")<"dddd")<"pause");return 0;
}

7）如何扩展BloomFilter使得它支持删除元素的操作？!

算法分析：
因为布隆过滤器的一个Key对应多个位，所以如果要删除的话，就会有些麻烦，不能单纯的将对应位 全部置为0，因为可能还有其它key对应这些位，所以，需要对每一个位进行引用计数，以实现删除的 操作，那么也就引入了下面这个问题；

8）如何扩展BloomFilter使得它支持计数操作？!

题目分析：
作为上一道题的扩展，我们就要考虑引用计数该怎么实现的问题了，因为需要每一个对应位都需要一个计数，所以每一位至少需要一个int，那么我们就不得不放弃位图了，也就是放弃了最小的空间消耗，我们需要直接以一个就像数组一样的实现，只不过数组的内容存放的是引用计数；

大概实现代码如下：

template
class BloomFilter
{size_t HashFunc1(const K& key){ const char* str = key.c_str();unsigned int seed = 131;   unsigned int hash = 0;    while(*str)    {        hash = hash*seed + (*str++);    }    return(hash& 0x7FFFFFFF);};size_t HashFunc2(const K& key)  {  const char* str = key.c_str();register size_t hash = 0;  while (size_t ch = (size_t)*str++)  {  hash = 65599 * hash + ch;         //hash = (size_t)ch + (hash << 6) + (hash << 16) - hash;  }  return hash;  
}  size_t HashFunc3(const K& key)  
{  const char* str = key.c_str();register size_t hash = 0;  size_t magic = 63689;     while (size_t ch = (size_t)*str++)  {  hash = hash * magic + ch;  magic *= 378551;  }  return hash;  
}  size_t HashFunc4(const K& key)  
{  const char* str = key.c_str();register size_t hash = 0;  size_t ch;  for (long i = 0; ch = (size_t)*str++; i++)  {  if ((i & 1) == 0)  {  hash ^= ((hash << 7) ^ ch ^ (hash >> 3));  }  else  {  hash ^= (~((hash << 11) ^ ch ^ (hash >> 5)));  }  }  return hash;  
}  size_t HashFunc5(const K& key)  
{  const char* str = key.c_str();if(!*str)      return 0;  register size_t hash = 1315423911;  while (size_t ch = (size_t)*str++)  {  hash ^= ((hash << 5) + ch + (hash >> 2));  }  return hash;  
}  public:BloomFilter(const size_t size){_map.resize(size);for(size_t i = 0; i<_map.size();++i)_map[i] = 0;}void Set(const K& key){size_t hash1 = HashFunc1(key);size_t hash2 = HashFunc2(key);size_t hash3 = HashFunc3(key);size_t hash4 = HashFunc4(key);size_t hash5 = HashFunc5(key);_map[hash1%_map.size()]++;_map[hash2%_map.size()]++;_map[hash3%_map.size()]++;_map[hash4%_map.size()]++;_map[hash5%_map.size()]++;}bool ReSet(const K& key){size_t hash1 = HashFunc1(key);if(_map[hash1%_map.size()]==0)return false;size_t hash2 = HashFunc2(key);if(_map[hash2%_map.size()]==0)return false;size_t hash3 = HashFunc3(key);if(_map[hash3%_map.size()]==0)return false;size_t hash4 = HashFunc4(key);if(_map[hash4%_map.size()]==0)return false;size_t hash5 = HashFunc5(key);if(_map[hash5%_map.size()]==0)return false;_map[hash1%_map.size()]--;_map[hash2%_map.size()]--;_map[hash3%_map.size()]--;_map[hash4%_map.size()]--;_map[hash5%_map.size()]--;return true;}bool Test(const K& key){size_t hash1 = HashFunc1(key);if(_map[hash1%_map.size()] == 0)return false;size_t hash2 = HashFunc2(key);if(_map[hash2%_map.size()] == 0)return false;size_t hash3 = HashFunc3(key);if(_map[hash3%_map.size()] == 0)return false;size_t hash4 = HashFunc4(key);if(_map[hash4%_map.size()] == 0)return false;size_t hash5 = HashFunc5(key);if(_map[hash5%_map.size()] == 0)return false;return true;}private:vector _map;
};

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