在bat等大公司，基本所有业务的数据量级都很庞大，那么如何在保证数据完整性的情况下快速处理成了一个通用的难题，这里列举几个例子，大致反应一些处理思想。
1.一个文件中，每一行有一个整数，有上亿行，目的：统计出现次数超过三次的整数写入到另一个文件中。
分析：
（1）首先数据在文件中，既然要统计，那么有一个原则就是减少IO次数。
（2）其次数据量上亿，内存中肯定不可能全放下。
（3）需要统计次数，那么就需要知道每个整数的出现次数。
问题：既然内存中放不下每一个数据，那么就没办法知道当前拿到的数据出现了几次，也就不知道应不应该把它写入到目标文件中去。
思考：上亿的数据无法存放在内存中，我们先缩小数据量级，100w的数据是可以放在内存中的，那么我们是不是可以把上亿的数据分成100份100w的数据分开处理呢。
解决思路：先轮询一遍整个文件，对数据进行分片，分片规则：0<= num <100w放一个文件，100w<= num <200w放一个文件，依此类推。那么现在就会分为多个小文件了，我们就可以一个一个处理了，总的会进行2次IO，时间复杂度就是2n了。（PS：分治的方法，需要遍历两次，也可以使用位图，值需要遍历一次，但位图有限制，只能缩小32倍，2G内存最多可存放2^34个整数对应的位）
2.海量日志数据，提取出某日访问网站次数最多的IP
分析：
（1）日志数据极其庞大，包括各种格式不一致的数据。
（2）需要统计每个IP的访问次数，内存中肯定放不下当前的统计值，但是也不能放到外部存储中，这样会增加IO，并且效率会慢。
思考：一个ip32位，最多存在2^32次方个ip，可以采用分治的思想，比如IP模1000，再找出每个小文件中次数最多的ip，最后从1000个ip中找到访问次数最多的ip。（PS：分治的方法，类似于第一题）
3.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的检索串都记录下来，每个查询串的长度为1~255个字节，假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G
分析：
（1）1G最多能放1024^2*4=4194304个查询串，是足够放不超过300w查询串的数据的。
（2）然后需要在300w数据中找出前10大，即第k大问题，可以通过堆排序进行计算。
解决思路：使用hashmap，遍历1000w记录，得出300w查询串的统计值。然后维护一个10大小的小根堆，遍历300w次，每次与根对比，最后得出前10。（PS：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序）
4.有一个1G大小的文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M，返回频数最高的100个词
分析：
（1）最大的问题是内存仅1M，那么能同时读入内存的数据就不能超过1M，只能分片。
（2）需要的是统计每个词出现的频率。
（3）每个词不超过16个字节，那么至少也就有1024^3/16=67108864个词。
问题：分片应该如何分？如何从分片后的数据统计得出所有数据的频数最高的词。
思考：1g至少要分1024份才能保证每一份平均大小为1M，为避免出现部分文件超出1M，我们可以取值再大一点。
解决思路：首先，取每个词%5000，然后把每个词按结果分别存到5000个小文件中，这样每个文件大约200k，如果还有文件大于1M，用这个方法继续拆。然后对每个小文件进行统计，按每个小文件前100个词带统计结果存入统计文件中，最后对这个文件内容进行排序，得出前100。
5.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，找出a，b文件共同的url。
分析：
（1）50亿个url需要5000000000*64 / (1024*1024*1024) ≈ 298G内存，也就是说每次只能处理单个文件1/75的数据，即数据至少分片75份。
（2）需要找出a，b共同的url，所以难点在于如何检索，如果以其中一个文件为基准去遍历至少也要（50亿*75）次遍历。
思考：使用url%1000，把a文件中所有url分到(a0,a1,…a999)中，同样b文件也分到(b0,b1,…,b999)中，这样每个文件大概300M，这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小文件中（a0-b0,a1-b1…a999-b999），因为不对应的小文件不可能出现相同的url。然后对每个小文件进行对比就ok了。
6.给40亿个不重复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中。
分析：
（1）给定的数是40亿，一个特殊的值，是否有什么特殊含义。40亿个整数需要消耗40*10^8*4/1024^3 ≈ 14.9g内存。
（2）需要判断一个数是否存在，那么最好能直接在内存中检索。
问题：内存中不足以放下所有的数。
思考：由于只需要判断是与否，所以可以优先考虑“位图算法”，即一个整数用一个位来表示，存在为“1”，不存在为“0”。
解决思路：一个int值为4个字节，一个字节8bit，那么一个int值为32位，就可以表示0~31这32个整数是否存在，下一个int值表示32~63这32个整数是否存在，依此类推。比如1565/32=48余29，应该在第47个整数的第28位上，0表示不存在，1表示存在。这样相当于节省内存32倍，需要的内存就为14.9g/32=476M，那么我们可以申请512M的内存。
另一种解决思路：分桶。可以参考第一题的按照数值大小分，也可以用另一个方案如下：
一个int值32位，首先，按首位为“0”和为“1”分，然后分别存放在两个文件中；然后再按次位为“0”或为“1”分，又可以分为2个文件了，这样就可以分为4个文件了，依次类推。其实就是一个二叉树的结构，这个二叉树最多可以有33层，也就是2^32，但是我们没有必要分那么细，因为2^32=42亿了，已经超过了我们要处理的数据，我们可以折衷分为2^5=32个文件即可，刚好512M内存足够存放一个文件的内容。这样我们需要检索一个数据的时候，可以先判断一下它的前5位，然后通过二叉树查找到对应文件，把该文件映射到内存中，然后在内存中检索。