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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 文件共同的 url？ 方案 1：可以估计每个文件安的大小为 50G×64=320G，远远大于内存限制的 4G。所 以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。 1. 遍历文件 a，对每个 url 求取 1000)%(urlhash ，然后根据所取得的值将 url 分别存 储到 1000 个小文件（记为 99910 ,,, aaa  ）中。这样每个小文件的大约为 300M。 2. 遍历文件 b，采取和 a 相同的方式将 url 分别存储到 1000 小文件中（记为 99910 ,,, bbb  ）。这样 处理 后，所 有可能 相同的 url 都在 对应的 小文件 （ 9999991100 ,,, bvsabvsabvsa  ）中，不对应的小文件不可能有相同的 url。然后 我们只要求出 1000 对小文件中相同的 url 即可。 3. 求每对小文件中相同的 url 时，可以把其中一个小文件的 url 存储到 hash_set 中。 然后遍历另一个小文件的每个 url，看其是否在刚才构建的 hash_set 中，如果是， 那么就是共同的 url，存到文件里面就可以了。 方案 2：如果允许有一定的错误率，可以使用 Bloom filter，4G 内存大概可以表示 340 亿 bit。将其中一个文件中的 url 使用 Bloom filter 映射为这 340 亿 bit，然后挨个读取另外一 个文件的 url，检查是否与 Bloom filter，如果是，那么该 url 应该是共同的 url（注意会有一 定的错误率）。

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