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?

Step 1

Q:: 如何使用一台仅有 2GB 内存的电脑，处理几亿条淘宝搜索日志，选出搜索热度最高的十个关键词？

A:: 这个问题考察候选人对大规模数据处理的能力。解决这个问题的一个有效方法是使用外部排序和分治策略。首先将日志文件分成多个较小的文件，每个文件可以放入内存进行处理。对于每个小文件，统计关键词的出现次数，并保存这些结果。然后使用一个合并排序算法（如多路归并排序），将所有文件的中间结果合并，最后选出出现次数最多的前十个关键词。

Step 2

Q:: 如何确保在处理过程中不会丢失数据？

A:: 可以通过校验和日志记录来确保数据的完整性。在每一步处理过程中记录日志，确认每个文件的处理情况，同时可以对每个文件的处理结果进行校验。例如，可以在处理完成后重新计算所有关键词的总数，并与源日志进行比对，确保数据没有丢失或误处理。

Step 3

Q:: 在这种场景下，如何优化内存使用？

A:: 可以通过流式处理技术和**内存映射文件（Memory-Mapped Files）**来优化内存使用。流式处理允许在处理大文件时仅加载部分数据到内存中，而内存映射文件则可以直接将文件映射到内存，减少IO操作，提升处理效率。此外，可以使用数据结构优化，如哈希表和堆来跟踪前十名的关键词，而不必存储所有中间数据。

Step 4

Q:: 如何应对数据倾斜问题？

A:: 数据倾斜是指某些关键词的出现次数远远多于其他关键词，这会导致负载不均衡。应对方法可以包括：1）使用分片策略，将数据划分为多个子集进行独立处理；2）在数据处理中，加入采样步骤，提前了解数据分布情况；3）对高频关键词进行特殊处理，单独统计这些关键词的出现次数。

Step 5

Q:: 在分布式系统中，如何扩展这一解决方案？

A:: 在分布式系统中，可以使用MapReduce框架来处理这个问题。通过将日志数据分割并分配到多个节点处理，节点间可以并行计算各自的部分数据的前十名，然后通过reduce步骤合并每个节点的结果，得到全局的前十名关键词。使用分布式处理，可以进一步提高处理大数据的效率，并降低单一节点的内存压力。