海量数据处理算法—Bit-Map---面试题集锦

最新推荐文章于 2024-06-30 16:46:06 发布
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分类专栏： c++ 面试 补充知识 文章标签： 海量数据 Bitmap 面试
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海量数据处理面试题与Bit-map详解
wenyusuran的专栏
07-07 2543
同时，程序员编程艺术系列将重新开始创作，第十一章以后的部分题目来源将取自下文中的17道海量数据处理的面试题。因为，我们觉得，下文的每一道面试题都值得重新思考，重新深究与学习。再者，编程艺术系列的前十章也是这么来的。若您有任何问题或建议，欢迎不吝指正。谢谢。 第一部分、十五道海量数据处理面试题 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
海量数据处理面试题
最新发布
未知陨落的博客
11-25 1306
给两个文件，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？ 方案1:将其中一个文件1的整数映射到一个位图中，读取另外一个文件2中的整数，判断在不在位图，在就是交集。消耗500M内存 方案2:将文件1的整数映射到位图1中，将文件2的整数映射到位图2中，然后将两个位图中的数按位与。与之后为1的位就是交集。消耗内存1G
海量数据处理面试题.pdf
02-06
高并发，多线程是面试中必不可少至关重要的一环，很关键，相信它会切实的帮到你顺利通过面试。
常见的海量数据面试题总结
zydybaby的博客
07-05 585
面试必备
算法面试总结——海量数据处理相关
weixin_40714990的博客
04-14 324
1.海量日志数据提取访问次数最多的那个IP IP地址最多有2^32种取值情况，4G，不能完全加载到内存中处理； 首先按照IP地址的hash（IP）%1024，把日志数据分到1024个小文件中，这样每个小文件最多包含4M个IP地址； 每个小文件建立hashmap，IP地址为key，次数为value，记录当前出现次数最多的那个IP地址； 可以得到1024个小文件中出现次数最多的IP，再排序求最...
海量数据处理面试题集锦
AthlenaA的博客
02-11 741
海量数据处理面试题集锦 2011年08月14日 14:07:13 v_JULY_v 阅读数：144471更多 所属专栏： 微软面试100题系列 十七道海量数据处理面试题与Bit-map详解 作者：小桥流水，redfox66，July。 前言 本博客内曾经整理过有关海量数据处理的10道面试题（十道海量数据处理面试题与十个方法大总结），此次除了重复了之前的10道面试题之后，重新多整理了7道。仅作各位参...
海量数据处理：十道面试题与十个海量数据处理方法总结
08-01
海量数据处理：十道面试题与十个海量数据处理方法总结
十七道海量数据处理面试题与Bit-map详解
06-06
### 十七道海量数据处理面试题与Bit-map详解 #### 第一部分：十五道海量数据处理面试题 **题目一**：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4GB，让你找出a、b文件共同的URL。 - **...
海量数据处理：面试题与Bit-map方法分解URL问题
在海量数据处理的面试题集中，针对给定的场景，有两个主要的解决方案来处理大数据量的url查找问题。首先，方案1采用分治策略，将大文件a和b分割成1000个小文件，每个约300MB，通过哈希集合（如HashSet）在每个小文件...
海量数据处理面试题：Bit-map方法与URL去重策略
本文是一篇关于海量数据处理的面试题集和技术详解文章，主要关注于如何在内存限制为4GB的情况下，处理包含50亿个URL的两份大文件，以及使用Bit-map（位图）和Bloom Filter等数据结构优化解决方案。首先，作者提出了...
微软面试100题系列：数据结构、算法、海量数据处理面试题集锦
微软面试100题系列是July--结构之法算法之道blog之博主所编写的面试题系列，涵盖了数据结构、算法、海量数据处理等3大主题。该系列共计11篇文章，300多道面试题，旨在帮助刚毕业的同志们更好地准备微软面试。 本...
十道海量数据处理面试题与十个方法大总结
11-27
十道海量数据处理面试题与十个方法大总结，主要面向互联网海量数据应用，海量数据筛选，排序等
大数据面试要点
power_9的博客
06-30 1299
项目名称：简要描述项目的名称和类型。项目背景：项目的业务背景和需求分析，为什么要做这个项目，解决了什么问题。项目目标：项目的主要目标和预期成果。简洁明了：控制在2-3分钟内，突出自己的核心优势和相关经验。量化成果：通过具体的数据和案例说明自己的成就，增加可信度。通过以上面试要点的准备，你将能更好地展示自己的大数据知识和技能，提高面试成功的几率。在面试中，保持自信，逻辑清晰，并通过实际项目经验来证明自己的能力。祝你面试顺利！希望这篇详细的面试要点能够帮助你在大数据面试中取得成功！
算法面试系列： 海量数据处理总结
Viper的程序员修炼手册
12-05 959
海量数据处理总结 Table of Contents generated with DocToc 1、分而治之/hash映射 + HashMap统计 + 堆/快速/归并排序 2、多层划分 3、Bloom filter/Bitmap 4、Trie树/数据库/倒排索引 Trie树 数据库索引 倒排索引 5、外排序 6、 分布式处理之Hadoop/MapReduce 海量数据处理六种方法： 分而治之/hash映射 + HashMap统计 + 堆/快速/归并排序 多层划分 Bloom filte
算法-海量数据处理
第五空间
10-08 437
一、海量、无重复的数据排序–位图排序适用条件： 1.只能用于整数的排序，或者可以准确映射到正整数（对象不同对应的正整数也不相同）的数据的排序。 2.不能处理重复的数据，重复的数据排序后只有一条（如果有这种需求可以在这个算法的基础上修改，给出现次数大于1的数据添加个计数器，然后存入Map中） 3.对于数据量极其大的数据处理可能还是比较占用空间，这种情况可配合多通道排序算法解决。public cl
面试必备之海量数据处理
王小东大将军的博客
09-11 492
一、海量数据处理 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，如Bloom filter/Hash/bit-map/堆/trie树。 针对空间，无非就一个办法：大而化小，分而治之（hash映射）。
海量数据处理面试题集锦与Bit-map详解
dinongxu8804的博客
08-14 979
十七道海量数据处理面试题与Bit-map详解作者：小桥流水，redfox66，July。文章性质：整理。前言 本博客内曾经整理过有关海量数据处理的10道面试题（十道海量数据处理面试题与十个方法大总结），此次除了重复了之前的10道面试题之后，重新多整理了7道。仅作各位参考，不作它用。 同时，程序员编程艺术系列将重新开始创作，第十一章以后的部分题目来源将取自下文中的17道海量数据...
面试必须掌握的十个海量数据问题及解决方案
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hitxueliang的专栏
08-08 1万+
原文链接：BAT直通车-海量数据专题更多精彩内容(BAT招聘、笔试、面试、技术)，请访问BAT直通车题目问题一：现有海量日志数据，要提取出某日访问百度次数最多的那个IP(可以将题干简化，假设日志中仅包含IP数据，也就是说待处理的文件中包含且仅包含全部的访问IP，但内存空间有限，不能全部加载，假设只有512MB)解决方案：这是一道典型的分治思想的题目，这种问题处理起来套路比较固定，对于大部分的数据量比
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