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第1篇一、基础知识1. 请简要介绍大数据测试的概念和作用。
2. 请列举大数据测试的主要类型。
3. 请解释什么是ETL测试，它在大数据测试中扮演什么角色？4. 请说明大数据测试中，数据清洗和数据质量保障的重要性。
5. 请简述大数据测试中，数据仓库测试的主要任务。
6. 请描述大数据测试中，数据挖掘测试的基本流程。
7. 请解释大数据测试中，性能测试、压力测试和负载测试的区别。
8. 请说明大数据测试中，数据可视化测试的目的和意义。
9. 请列举大数据测试中，常见的数据源类型。
10. 请简述大数据测试中，数据同步和增量同步的概念。
二、测试设计1. 请说明大数据测试中，测试用例设计的基本原则。
2. 请简述大数据测试中，如何设计数据一致性测试用例。
3. 请说明大数据测试中，如何设计数据完整性测试用例。
4. 请简述大数据测试中，如何设计数据质量测试用例。
5. 请说明大数据测试中，如何设计数据迁移测试用例。
6. 请简述大数据测试中，如何设计数据同步测试用例。
7. 请说明大数据测试中，如何设计数据挖掘测试用例。
8. 请简述大数据测试中，如何设计数据可视化测试用例。
9. 请说明大数据测试中，如何设计性能测试用例。
10. 请简述大数据测试中，如何设计压力测试用例。
三、测试执行1. 请简述大数据测试中，测试执行的基本流程。
2. 请说明大数据测试中，如何进行数据清洗和数据质量保障。
3. 请简述大数据测试中，如何进行数据一致性测试。
4. 请说明大数据测试中，如何进行数据完整性测试。
5. 请简述大数据测试中，如何进行数据质量测试。
6. 请说明大数据测试中，如何进行数据迁移测试。
7. 请简述大数据测试中，如何进行数据同步测试。
8. 请说明大数据测试中，如何进行数据挖掘测试。
9. 请简述大数据测试中，如何进行数据可视化测试。
10. 请说明大数据测试中，如何进行性能测试、压力测试和负载测试。
四、测试工具与平台1. 请列举大数据测试中，常用的测试工具。
大数据面试知识题库答案1. 什么是大数据？大数据是指规模大、类型多样、复杂度高且无法用传统数据处理技术进行管理和处理的数据集合。
它通常包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2. 大数据的特征有哪些？•大量性：大数据具有海量的数据量，通常以TB、PB、EB为单位进行衡量。
•高速性：大数据的生成速度非常快，要求在有限的时间内能够处理和分析数据。
•多样性：大数据通常包含不同来源、不同类型和不同结构的数据。
•真实性：大数据的数据源来自于真实世界，包含了丰富的信息。
3. 大数据处理的挑战是什么？•存储挑战：大数据的存储需要大规模的存储系统来支持。
•计算挑战：大数据的计算需要高性能的计算平台来实现快速的数据处理和分析。
•处理挑战：大数据的处理需要使用分布式处理框架来实现并行化和高可靠性。
•分析挑战：大数据的分析需要使用数据挖掘和机器学习等技术来挖掘数据中的价值。
4. 大数据的存储技术有哪些？•分布式文件系统：如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和谷歌文件系统（GFS），能够实现大规模数据的存储和访问。
•列式存储：如Apache Parquet和Apache ORC，能够提高数据的压缩率和查询性能。
•NoSQL数据库：如MongoDB和Cassandra，能够支持大规模数据的快速写入和查询。
5. 大数据的计算技术有哪些？•分布式计算框架：如Apache Hadoop和Apache Spark，能够实现并行化的大规模数据处理和计算。
•数据流处理：如Apache Flink和Apache Kafka，能够实时地处理和分析数据流。
•图计算：如Apache Giraph和Neo4j，能够处理大规模图数据的计算和分析。
6. 大数据处理的常见算法有哪些？•排序算法：如快速排序和归并排序，在大数据处理中常用于数据的排序和分组。
•聚类算法：如K-means聚类算法和DBSCAN聚类算法，用于将数据划分为不同的类别或簇。
大数据考试题库和答案一、单项选择题1. 大数据的4V特征不包括以下哪一项？A. Volume（体量大）B. Velocity（速度快）C. Variety（种类多）D. Validity（有效性）答案：D2. 以下哪一项不是Hadoop生态系统中的组件？A. HDFSB. MapReduceC. SparkD. Cassandra答案：D3. 在大数据中，以下哪个术语指的是数据的存储格式？A. ETLB. OLAPC. NoSQLD. Hadoop答案：C4. 以下哪个不是大数据技术的优势？A. 处理速度快B. 成本低C. 存储容量小D. 可扩展性高答案：C5. 大数据技术可以应用于以下哪个领域？A. 金融B. 医疗C. 教育D. 所有以上选项答案：D二、多项选择题1. 大数据技术可以解决以下哪些问题？A. 数据挖掘B. 数据存储C. 数据分析D. 数据可视化答案：ABCD2. 以下哪些是大数据技术的关键组成部分？A. 分布式存储B. 分布式计算C. 数据库D. 机器学习答案：ABCD3. 在大数据领域，以下哪些是常见的数据源？A. 社交媒体B. 传感器数据C. 交易记录D. 网络日志答案：ABCD三、判断题1. 大数据技术只能处理结构化数据。
（错误）2. 机器学习是大数据技术的一个重要应用领域。
（正确）3. Hadoop是一个开源的大数据存储和处理框架。
（正确）4. NoSQL数据库不支持事务处理。
（错误）5. 大数据技术可以完全替代传统的数据库技术。
（错误）四、简答题1. 请简述大数据的4V特征。
答案：大数据的4V特征包括：- Volume（体量大）：数据量巨大，通常以TB或PB为单位。
- Velocity（速度快）：数据生成和处理的速度非常快。
- Variety（种类多）：数据类型多样化，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
- Veracity（真实性）：数据的质量和准确性。
2. 请解释什么是ETL过程。
大数据考试题目及答案一、单选题（每题2分，共20分）1. 大数据的4V特征不包括以下哪一项？A. Volume（体量大）B. Velocity（速度快）C. Variety（种类多）D. Validity（有效性）答案：D2. Hadoop的核心组件不包括以下哪一项？A. HDFSB. MapReduceC. HiveD. Spark答案：D3. 下列哪个不是大数据技术的应用领域？A. 金融B. 医疗C. 教育D. 核能答案：D4. 在大数据存储中，以下哪个不是HDFS的特点？A. 高可靠性B. 可扩展性C. 低延迟D. 高吞吐量答案：C5. 以下哪个不是NoSQL数据库的类型？A. 文档型数据库B. 列族数据库C. 图数据库D. 关系型数据库答案：D6. 大数据的实时处理框架不包括以下哪一项？A. StormB. FlinkC. HadoopD. Kafka Streams答案：C7. 以下哪个不是大数据分析的步骤？A. 数据收集B. 数据清洗C. 数据存储D. 数据解释答案：D8. 在大数据技术中，以下哪个不是数据挖掘的算法？A. 决策树B. 聚类C. 线性回归D. 深度学习答案：D9. 以下哪个不是大数据安全和隐私保护的挑战？A. 数据泄露B. 数据篡改C. 数据滥用D. 数据共享答案：D10. 大数据技术中，以下哪个不是数据可视化工具？A. TableauB. PowerBIC. HadoopD. QlikView答案：C二、多选题（每题3分，共15分）11. 大数据技术可以应用于以下哪些领域？A. 电子商务B. 社交媒体分析C. 交通管理D. 环境监测答案：ABCD12. Hadoop生态系统中包括以下哪些组件？A. HBaseB. HiveC. PigD. MongoDB答案：ABC13. 大数据技术面临的挑战包括以下哪些？A. 数据存储B. 数据处理C. 数据安全D. 数据隐私答案：ABCD14. 以下哪些是大数据技术的优势？A. 处理大规模数据集B. 提高决策速度C. 降低成本D. 提高数据准确性答案：ABCD15. 以下哪些是大数据分析的关键步骤？A. 数据预处理B. 数据探索C. 数据建模D. 结果解释答案：ABCD三、判断题（每题2分，共10分）16. 大数据技术只能处理结构化数据。
大数据技术考试试题一、选择题（共 20 题，每题 3 分）1、以下不属于大数据特点的是（）A 数据量大B 数据类型多样C 处理速度快D 价值密度高2、大数据的处理流程不包括（）A 数据采集B 数据存储C 数据分析D 数据销毁3、以下哪种数据库适合处理大规模的结构化数据（）A NoSQL 数据库B 关系型数据库C 文档数据库D 图数据库4、 Hadoop 生态系统中的核心组件不包括（）A HDFSB MapReduceC HBaseD Spark5、以下关于数据清洗的说法，错误的是（）A 可以去除重复数据B 可以处理缺失值C 目的是提高数据质量D 不会改变数据的原始内容6、数据挖掘的主要任务不包括（）A 分类B 聚类C 关联规则挖掘D 数据可视化7、以下哪种算法常用于数据分类（）A KMeans 算法B Apriori 算法C 决策树算法D PageRank 算法8、在大数据处理中，数据仓库的作用是（）A 存储原始数据B 进行数据预处理C 支持复杂的查询和分析D 实时处理数据9、以下关于云计算与大数据关系的描述，正确的是（）A 云计算是大数据的前提B 大数据是云计算的应用C 云计算为大数据提供了计算能力D 大数据必须依托云计算才能发展10、以下哪种技术可以用于实时数据处理（）A HiveB FlumeC StormD Sqoop11、数据隐私保护的方法不包括（）A 数据加密B 数据匿名化C 数据备份D 访问控制12、以下关于数据可视化的说法，错误的是（）A 可以帮助用户更好地理解数据B 只能展示二维数据C 要遵循简洁明了的原则D 可以发现数据中的隐藏模式13、大数据在医疗领域的应用不包括（）A 疾病预测B 药物研发C 医疗设备管理D 医生培训14、以下哪种工具常用于大数据的采集（）A KafkaB TensorFlowC DockerD Redis15、数据仓库中的星型模型和雪花模型的主要区别在于（）A 数据存储方式B 数据查询效率C 数据结构复杂度D 数据更新频率16、以下关于大数据安全的描述，错误的是（）A 大数据安全主要关注数据的保密性B 大数据安全包括网络安全和系统安全C 大数据安全需要考虑用户认证和授权D 大数据安全需要防范内部人员的违规操作17、以下哪种技术可以用于大数据的分布式存储（）A MongoDBB MySQLC HDFSD Oracle18、数据挖掘中的关联规则挖掘，最常用的算法是（）A FPGrowth 算法B C45 算法C ID3 算法D EM 算法19、以下关于大数据分析的说法，正确的是（）A 大数据分析一定能得出准确的结论B 大数据分析主要依赖人工进行C 大数据分析需要结合业务背景D 大数据分析的结果不需要验证20、以下不属于大数据应用场景的是（）A 智能交通B 在线教育C 小型企业的财务管理D 精准营销二、简答题（共 5 题，每题 8 分）1、简述大数据的 4V 特征。
大数据考试题目及答案一、单项选择题（每题2分，共10题）1. 大数据的4V特征中，不包括以下哪一项？A. Volume（体量大）B. Velocity（速度快）C. Variety（种类多）D. Validity（准确性）答案：D2. Hadoop的核心组件包括以下哪些？A. HDFSB. MapReduceC. YARND. 以上都是答案：D3. 下列哪个不是大数据的存储技术？A. NoSQL数据库B. 分布式文件系统C. 传统关系型数据库D. 内存数据库答案：C4. 在大数据技术中，用于实时处理数据流的框架是？A. HadoopB. SparkC. HiveD. Pig答案：B5. 大数据环境下，数据挖掘的主要目标是什么？A. 数据清洗B. 数据存储C. 数据分析D. 数据可视化答案：C二、多项选择题（每题3分，共5题）1. 大数据技术可以应用于以下哪些领域？A. 金融分析B. 医疗健康C. 交通规划D. 教育研究答案：ABCD2. 以下哪些是大数据技术的优势？A. 处理速度快B. 存储成本低C. 可扩展性强D. 数据安全性高答案：ABC3. 在大数据技术中，以下哪些是数据预处理的步骤？A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据聚合D. 数据压缩答案：ABCD4. 大数据技术中，以下哪些是数据挖掘的常用算法？A. 决策树B. 聚类分析C. 神经网络D. 关联规则答案：ABCD5. 大数据技术中，以下哪些是数据可视化的工具？A. TableauB. Power BIC. D3.jsD. QlikView答案：ABCD三、简答题（每题5分，共2题）1. 请简述大数据技术在商业智能中的应用。
答：大数据技术在商业智能中的应用主要体现在通过分析和挖掘大量数据，帮助企业发现潜在的市场趋势、顾客行为模式以及业务流程中的效率问题，从而优化决策过程，提高运营效率，增强竞争力。
2. 描述一下大数据技术在医疗健康领域的应用。
2025年招聘大数据项目经理面试题与参考回答(某大型央企)(答案在后面)面试问答题（总共10个问题）第一题1.项目背景与目标；2.项目团队的组织与分工；3.项目实施过程中的关键控制点及应对策略；4.项目风险管理及应对措施；5.项目成果评估及经验总结。
第二题请结合您过往的工作经验，详细描述一次您在大数据项目管理中遇到的技术难题，以及您是如何解决这个问题的。
第三题题目：请描述一次您在项目管理中遇到的重大挑战，以及您是如何应对并解决问题的。
请详细说明以下方面：1.挑战的具体内容；2.您的分析和评估过程；3.您采取的具体措施；4.最终的结果和经验教训。
第四题题目：请描述一次您在项目中成功解决大数据处理瓶颈的经验。
具体说明您是如何识别问题的、采取的措施以及最终的结果。
第五题题目：请描述一次您在项目管理中处理团队冲突的经历。
您是如何识别冲突的，采取了哪些措施来化解冲突，最终结果如何？第六题题目：请您谈谈大数据在您所在行业中的应用现状以及未来发展趋势。
结合您对大数据的理解，分析大数据项目在实施过程中可能遇到的关键挑战，并提出相应的解决方案。
第七题题目：请详细描述一次您在项目管理中遇到的最大挑战，以及您是如何克服这个挑战的。
在这个过程中，您认为大数据技术如何帮助您解决了问题？第八题题目：请您谈谈大数据项目在实施过程中，如何确保数据质量和数据安全？结合您过往的经验，具体阐述您所采取的措施。
第九题题目：请结合您过往的项目管理经验，详细描述一次您在项目实施过程中遇到的最大挑战，以及您是如何应对这个挑战并最终解决问题的。
第十题题目：请您描述一次您在大数据项目管理中遇到的一个挑战，包括挑战的具体情况、您采取的应对措施以及最终的结果。
2025年招聘大数据项目经理面试题与参考回答(某大型央企)面试问答题（总共10个问题）第一题1.项目背景与目标；2.项目团队的组织与分工；3.项目实施过程中的关键控制点及应对策略；4.项目风险管理及应对措施；5.项目成果评估及经验总结。
大数据考试题及答案一、单项选择题（每题2分，共10题）1. 大数据的4V特性不包括以下哪一项？A. 体量大B. 速度快C. 价值密度高D. 多样性答案：C2. Hadoop生态系统中，用于数据存储的是以下哪个组件？A. HBaseB. HiveC. YARND. HDFS答案：D3. 下列哪个不是大数据技术的应用领域？A. 金融分析B. 医疗健康C. 交通规划D. 传统制造业答案：D4. Spark与Hadoop相比，最大的优势在于？A. 更高的存储容量B. 更快的查询速度C. 更强的数据分析能力D. 更低的硬件要求答案：C5. 在大数据中，用于实时处理的框架是？A. HadoopB. SparkC. FlinkD. Storm答案：D二、多项选择题（每题3分，共5题）1. 大数据技术可以解决以下哪些问题？A. 数据挖掘B. 机器学习C. 预测分析D. 数据备份答案：ABC2. 下列哪些是大数据技术中常用的数据库？A. MySQLB. MongoDBC. CassandraD. Oracle答案：BC3. 大数据技术在电商领域的应用包括？A. 用户行为分析B. 商品推荐系统C. 库存管理优化D. 客户服务自动化答案：ABCD4. 以下哪些是大数据处理框架？A. HadoopB. SparkC. TensorFlowD. Elasticsearch答案：AB5. 大数据技术可以应用于以下哪些行业？A. 教育B. 政府C. 娱乐D. 农业答案：ABCD三、简答题（每题5分，共2题）1. 请简述大数据技术的主要特点。
答：大数据技术的主要特点包括数据体量大、处理速度快、数据种类多和真实性高。
它能够处理结构化、半结构化和非结构化数据，通过快速分析和处理海量数据，帮助企业和组织做出更精准的决策。
2. 请简述大数据在医疗健康领域的应用。
答：大数据在医疗健康领域的应用包括：通过分析患者数据进行疾病预测和预防；利用医疗影像数据进行辅助诊断；通过患者反馈和药物反应数据优化治疗方案；以及通过基因组数据进行个性化医疗等。
1 多选传统大数据质量清洗的特点有：A. 确定性B. 强类型性C. 协调式的D. 非确定性2 多选以下选项中属于数据的作用的是（）。
A. 沟通B. 验证假设C. 建立信心D. 欣赏3 多选数据建立信心的作用需具备的条件包括（）。
A. 可靠数据源B. 多方的数据源C. 合适的数据分析D. 信得过的第三方单位4 多选数据只有在与（）的交互中才能发挥作用。
A. 人B. 物C. 消费者D. 企业5 单选大数据可能带来（），但未必能够带来（）。
A. 精确度；准确度B. 准确度；精确度C. 精确度；多样性D. 多样性；准确度6 多选大数据的定义是：A. 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合B. 任何超过了一台计算机处理能力的数据量C. 技术D. 商业7 多选大数据五大类应用方向是：A. 查询B. 触达C. 统计D. 预警E. 预测8 多选以下哪些指标是衡量大数据应用成功的标准？A. 成本更低B. 质量更高C. 速度更快D. 风险更低9 多选大数据有哪些价值？A. 用户身份识别B. 描述价值C. 实时价值D. 预测价值E. 生产数据的价值10 多选大数据的预测价值体现在：A. 预测用户的偏好、流失B. 预测热卖品与交易额C. 预测经营趋势D. 评价11 单选什么是大数据使用的最可靠方法？A. 大数据源B. 样本数据源C. 规模大D. 大数据与样本数据结合12 多选大数据是描述（）所发生的行为。
A. 未来B. 现在C. 过去D. 实时13 多选传统研究中数据采集的方法包括：A. 网络监测B. 电话访谈C. 对面访谈D. 线上互动14 单选大数据整合要保证各个数据源之间的（）。
A. 一致性、协调性B. 差异性、协调性C. 一致性、差异性D. 一致性、相容性15 单选分类变量使用（）建立预测模型。
A. 决策树B. 分类树C. 离散树D. 回归树16 多选（）是大数据应用的步骤。
A. 数据输入B. 建模分析C. 使用决策支持工具输出结果D. 验证假设17 多选避免“数据孤岛”的方法包括：A. 关键匹配变量B. 数据融合C. 数据输入D. 利用样本框18 多选以下属于机器学习的是：A. 监督式学习B. 非监督式学习C. 半监督式学习D. 强化学习19 多选机器学习的四大类分析技术的主要算法包括（）A. 描述性统计B. 聚类分析C. 关联分析D. 分类与预测20 单选购物篮分析属于（）。
招聘大数据开发工程师面试题与参考回答(某大型集团公司)(答案在后面)面试问答题（总共10个问题）第一题题目：请简述大数据技术在现代企业中的应用及其对企业竞争力的影响。
第二题问题：您在过往的工作中，是否遇到过数据量极大，导致数据处理和分析效率低下的问题？如果是，您是如何解决这个问题的？第三题题目：请描述一下您在以往项目中使用大数据技术解决过的一个具体问题。
详细说明问题背景、您采用的大数据技术、实施过程以及最终取得的成果。
第四题题目：请解释什么是MapReduce，并描述一个场景，在这个场景中使用MapReduce可以极大地提高数据处理效率。
请同时指出在这个场景中Map和Reduce两个阶段是如何工作的，并说明这样做的优势。
第五题题目：请描述一下您在以往项目中遇到的大数据开发过程中最复杂的技术挑战，以及您是如何解决这个问题的。
第六题题目：请解释什么是MapReduce，并描述一个实际场景，在该场景中使用MapReduce可以有效地处理大数据集。
请同时指出MapReduce模型中的主要步骤，并简要说明每个步骤的作用。
第七题题目：请描述一次您在项目中遇到的大数据处理挑战，包括挑战的具体内容、您是如何分析问题的、以及您最终采取的解决方案和效果。
第八题题目：请解释什么是MapReduce，并且举例说明在一个大数据处理场景中如何使用MapReduce来解决实际问题。
在您的解释中，请务必涵盖MapReduce的主要组成部分及其工作流程。
1.Map（映射）阶段：在这个阶段，原始的大数据集被分成若干个小块分发到不同的节点上。
每个节点上的程序对分配给自己的数据进行处理，产生中间键值对。
这些键值对随后会被排序并且传递到下个阶段。
2.Reduce（规约）阶段：在这个阶段，来自Map阶段的数据被重新组织，使得相同键的所有值都被组合在一起。
接下来，reduce函数会处理这些键对应的多个值，并将它们转化为最终的结果输出。
1.Map阶段：首先，系统将整个购买记录数据集分割成多个片段，并将这些片段发送到不同的Map任务中。
海量数据处理面试题Table of Contents海量数据处理面试题 (1)第一部分：十道海量数据处理面试题 (1)1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
(1)2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。
(2)3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，存限制大小是1M。
返回频数最高的100个词。
(2)4、有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。
要求你按照query的频度排序。
(3)5、给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？ (3)6、在2.5亿个整数中找出不重复的整数，注，存不足以容纳这2.5亿个整数。
(4)7、腾讯面试题：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？ (4)8、怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个？ (5)9、上千万或上亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的钱N个数据。
(5)10、一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前10个词，请给出思想，给出时间复杂度分析。
(5)附、100w个数中找出最大的100个数。
(5)第二部分、十个海量数据处理方法大总结 (6)一、Bloom filter (6)二、Hashing (6)三、bit-map (7)四、堆 (7)五、双层桶划分----其实本质上就是【分而治之】的思想，重在“分”的技巧上！ (8)六、数据库索引 (8)七、倒排索引(Inverted index) (8)八、外排序 (9)九、trie树 (9)十、分布式处理 mapreduce (10)经典问题分析 (10)第一部分：十道海量数据处理面试题1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。
注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。
同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。
然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。
或者如下阐述（雪域之鹰）：算法思想：分而治之+Hash1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到存中处理；2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)%1024值，把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。
这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址；3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址；4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP；2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255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，要求使用的存不能超过1G。
典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述，详情请参见：十一、从头到尾彻底解析Hash表算法。
文中，给出的最终算法是：第一步、先对这批海量数据预处理，在O（N）的时间用Hash表完成统计（之前写成了排序，特此订正。
July、2011.04.27）；第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。
即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间查找和调整/移动。
因此，维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：O（N） + N'*O（logK），（N为1000万，N’为300万）。
ok，更多，详情，请参考原文。
或者：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。
3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，存限制大小是1M。
返回频数最高的100个词。
方案：顺序读文件中，对于每个词x，取hash(x)%5000，然后按照该值存到5000个小文件（记为x0,x1,...x4999）中。
这样每个文件大概是200k左右。
如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。
对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率（可以采用trie树/hash_map等），并取出出现频率最大的100个词（可以用含100个结点的最小堆），并把100个词及相应的频率存入文件，这样又得到了5000个文件。
下一步就是把这5000个文件进行归并（类似与归并排序）的过程了。
4、有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。
要求你按照query的频度排序。
还是典型的TOP K算法，解决方案如下：方案1：顺序读取10个文件，按照hash(query)%10的结果将query写入到另外10个文件（记为）中。
这样新生成的文件每个的大小大约也1G（假设hash函数是随机的）。
找一台存在2G左右的机器，依次对用hash_map(query, query_count)来统计每个query出现的次数。
利用快速/堆/归并排序按照出现次数进行排序。
将排序好的query和对应的query_cout输出到文件中。
这样得到了10个排好序的文件（记为）。
对这10个文件进行归并排序（排序与外排序相结合）。
方案2：一般query的总量是有限的，只是重复的次数比较多而已，可能对于所有的query，一次性就可以加入到存了。
这样，我们就可以采用trie树/hash_map等直接来统计每个query出现的次数，然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了。
方案3：与方案1类似，但在做完hash，分成多个文件后，可以交给多个文件来处理，采用分布式的架构来处理（比如MapReduce），最后再进行合并。
5、给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，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5G×64=320G，远远大于存限制的4G。
所以不可能将其完全加载到存中处理。
考虑采取分而治之的方法。
遍历文件a，对每个url求取hash(url)%1000，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为a0,a1,...,a999）中。
这样每个小文件的大约为300M。
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（记为b0,b1,...,b999）。
这样处理后，所有可能相同的url 都在对应的小文件（a0vsb0,a1vsb1,...,a999vsb999）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。
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）。
Bloom filter日后会在本BLOG详细阐述。
6、在2.5亿个整数中找出不重复的整数，注，存不足以容纳这2.5亿个整数。
方案1：采用2-Bitmap（每个数分配2bit，00表示不存在，01表示出现一次，10表示多次，11无意义）进行，共需存2^32 * 2 bit=1 GB存，还可以接受。
然后扫描这2.5亿个整数，查看Bitmap中相对应位，如果是00变01，01变10，10保持不变。
所描完事后，查看bitmap，把对应位是01的整数输出即可。
方案2：也可采用与第1题类似的方法，进行划分小文件的方法。
然后在小文件中找出不重复的整数，并排序。
然后再进行归并，注意去除重复的元素。
7、腾讯面试题：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？与上第6题类似，我的第一反应时快速排序+二分查找。
以下是其它更好的方法：方案1：oo，申请512M的存，一个bit位代表一个unsigned int值。
读入40亿个数，设置相应的bit位，读入要查询的数，查看相应bit位是否为1，为1表示存在，为0表示不存在。
dizengrong：方案2：这个问题在《编程珠玑》里有很好的描述，大家可以参考下面的思路，探讨一下：又因为2^32为40亿多，所以给定一个数可能在，也可能不在其中；这里我们把40亿个数中的每一个用32位的二进制来表示假设这40亿个数开始放在一个文件中。
然后将这40亿个数分成两类:1.最高位为02.最高位为1并将这两类分别写入到两个文件中，其中一个文件中数的个数<=20亿，而另一个>=20亿（这相当于折半了）；与要查找的数的最高位比较并接着进入相应的文件再查找再然后把这个文件为又分成两类:1.次最高位为02.次最高位为1并将这两类分别写入到两个文件中，其中一个文件中数的个数<=10亿，而另一个>=10亿（这相当于折半了）；与要查找的数的次最高位比较并接着进入相应的文件再查找。
.......以此类推，就可以找到了,而且时间复杂度为O(logn)，方案2完。
附：这里，再简单介绍下，位图方法：使用位图法判断整形数组是否存在重复判断集合中存在重复是常见编程任务之一，当集合中数据量比较大时我们通常希望少进行几次扫描，这时双重循环法就不可取了。
位图法比较适合于这种情况，它的做法是按照集合中最大元素max创建一个长度为max+1的新数组，然后再次扫描原数组，遇到几就给新数组的第几位置上1，如遇到5就给新数组的第六个元素置1，这样下次再遇到5想置位时发现新数组的第六个元素已经是1了，这说明这次的数据肯定和以前的数据存在着重复。
