1.给出一个超过100G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？
思路：
由于文件超过100G，所以我们只能对文件切分，然后再利用数据结构来求解。难点就是如何切分效率最高？？？
解决方法
这个时候我们可以使用哈希切分，将同一个ip都分割在同一个文件，注意同一个ip经过同一个散列哈希函数一定会进入同一个文件中，然后再统计每一个文件中出现最多的ip的次数，最后将这些进行顺序比较就能的到结果。
又出现一个新的问题？
最极端的情况：如果经过哈希散列函数之后一个ip次数特别多，多到存放这个ip的文件存储不了，怎么办？
这种情况虽然概率很低，但也有可能，博主具体的做法是将这个文件在切分（普通的切分）成若干个小文件，将每一个小文件加载到内存中使用hashTable求出ip出现的次数，最后再将这些小文件的结果汇总后在求出出现次数最多的ip。
2.在上一题的基础上，如何快速找到Top K的ip？
解决方法：
在上一题的基础上，可以借助堆，如果想求每个文件出现次数最多的前K个ip，我们可以使用最小堆，逐个进堆，向下调整，最后堆的元素就是所需元素。如果是次数最小的前K个ip，同理，键一个大堆。
3.给定100亿个整数，设计算法快速找到只出现一次的整数？
ps:100亿 * sizeof（int） ≈ 40G
方法一：切分 + 哈希
首先，我们可以把这100亿个整数分成100份，平均每一份400M左右，再把每一份加载到内存中，使用哈希表进行查找只出现一次的数，最后把这一百份的查找结果汇总到一起在进行查找。
方法二：bitmap（位图）
这个题不能直接用位图，因为这些数有可能出现0次，1次，两次。。。。，只用一个bit位无法表示，所以我们要改变一下思路，不在用比特位来表示每一个数的次数，题目只要求一次，我们可以把情况化为三种情况：出现0次的数字，出现1次的数字，和出现 > 1次的数字。具体做法就是用两个bit位表示，00表示出现0次的数字，01表示出现一次的数字，10（11）表示出现 > 1次的数字。
整型能表示42亿9千万多个数，至少要16G才能存下这些数字，如果换成两个bit位表示的话只需要1G的内存就足够了。因为这些整数有可能有负数，所以我们可以将负数映射到位图的后半部分，也就是将这些负数当做无符号的数看待。
方法三：
整数有32位，我们依次从第一位到第三十二位来划分，每一位分成 0 和 1 两种情况，相同的分成一组，一直划分到第三十二位，这样最多只需要三十二次划分就能判断出出现一次数字。
4.给定两个文件，分别有100亿个整数，只提供1G内存，如何找出两文件交集？
方法一：切分 + 暴力
把一个文件切分成100多份，分别把每一份加载到内存中，然后用第二个文件中的数据到每一份中都进行查找。这种方法的时间复杂度是O(N^2)。
方法二：切分 + 哈希
先对一个文件进行切分，不过这次切分的时候使用一个散列函数，将相同的数都分割到一个文件中去，注意相同的数一定会进入同一个文件，并给这些文件进行编号。再对第二个文件中的数据也使用这个散列函数，并给切分后的文件也进行编号。最后，编号相同的文件即是两个文件的交集，这种方法的时间复杂度是O(N).
方法三：bitmap（位图）
将一个文件中的数据映射到位图中(大约需要500M)，然后再用第二个文件数据映射，如果该位图位置为一，则为交集这种方法的时间复杂度是O(N)。但存在误差（因为布隆过滤器的一个位，可能表示多个key）
5.给定两个文件，分别有100亿个query，我们只有1G内存，如何找到两个文件的交集？分别给出精确算法和近似算法？
精确算法:哈希切分
如果要得到精确的结果的话，我们可以使用哈希切分，第四题的方法2是一样的，不过在这个题中要将query转换成一个整形，然后再经过散列函数映射到文件中去。
近似算法:bloomfilter(布隆过滤器)
如果要得到近似结果的话可以使用布隆过滤器，和第四题方法三一样。因为布隆过滤器的一个位，可能表示多个key。
6. 10亿个整数找它们的中位数，只有1G内存
方法:
双层桶划分(分而治之)的策略。
我们将10亿个数划分成 10000 个区域。对数据进行第一次扫描，统计各个落到各个区域内的数字的个数。 第一次扫描后，通过统计就可以知道，中位数在哪个区域内，以及它是这个区域的第几大的数字。
进行第二次扫描，这次只统计落到目标区域内的数字，同时结合Bitmap记录都出现了哪些数字。最后通过Bitmap和第一次扫描的结论，就可以找到那个中位数了。
总结： 对于大数据问题，一般都采取分而治之的方法，即：对数据进行分割，之后再利用数据结构的知识求解。可以说这种方法是能够解决绝大多数大数据问题的，但是重点是我怎么划分，有时候如果划分合理的话，就能够极大的提高解决问题的效率。
此外针对某些大数据问题还有其它更优的解决办法，比如bitmap、bloomfilter、Trie树等，所以针对具体问题我们要具体分析，看哪一种方法更优。
针对大数据问题百试不爽的方法就是：切分+数据结构。
