后端经典面试题合集, 有几台机器存储着几亿的淘宝搜索日志,假设你只有一台 2g 的电脑,如何选出搜索热度最高的十个关键词?

设计一个分布式系统来处理海量数据时，需要考虑数据的分片、负载均衡、容错性和扩展性。可以采用MapReduce框架，将大数据分割为多个小任务并行处理。同时需要使用分布式文件系统如HDFS来存储和管理数据。

MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集。Map阶段将任务分配到不同的节点上进行并行处理，Reduce阶段汇总处理结果。MapReduce的优点是能够高效地处理分布在不同节点上的大数据集，常用于日志分析、数据挖掘等领域。

优化SQL查询可以通过以下方法： 1. 使用索引来加速查询。 2. 避免使用子查询，改用联接（JOIN）。 3. 使用分区表来减少每次查询的数据量。 4. 选择合适的查询执行计划并使用提示（hints）来指导优化器。

流处理技术如Apache Kafka、Apache Flink或Apache Storm能够在数据生成时实时处理大数据。流处理通常用于需要快速响应的数据分析场景，如实时监控、在线广告投放和金融交易监控。流处理系统通常采用分布式架构，能够提供低延迟、高吞吐量的处理能力。

Count-Min Sketch是一种用于近似计算频率分布的数据结构，适合处理大规模数据流。它使用少量内存来统计数据的频率，允许误差范围内的估算。通过哈希将数据映射到固定大小的数组，累积数据的出现次数。由于其节省空间的特点，Count-Min Sketch在内存受限的大数据应用中非常实用。