面试题目-大数据量海量数据处理
大数据测试面试题目(3篇)
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。
好程序员大数据面试题目(3篇)
第1篇一、引言随着大数据技术的快速发展，越来越多的企业开始关注大数据领域的招聘。
对于程序员来说，掌握大数据技术已经成为必备的技能之一。
为了帮助程序员更好地准备大数据面试，本文将针对大数据面试中的常见问题进行解析，并提供相应的答案和思路。
二、大数据基础知识1. 请简述大数据的五个V（Volume、Velocity、Variety、Veracity、Value）分别代表什么？答：大数据的五个V分别代表：（1）Volume：数据量巨大，无法在单台计算机上存储和处理。
（2）Velocity：数据增长速度快，需要实时处理和分析。
（3）Variety：数据类型多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
（4）Veracity：数据质量参差不齐，需要保证数据的真实性和可靠性。
（5）Value：数据具有价值，需要挖掘数据背后的价值。
2. 请简述Hadoop的三个核心组件及其作用。
答：Hadoop的三个核心组件分别是HDFS、MapReduce和YARN。
（1）HDFS（Hadoop Distributed File System）：分布式文件系统，用于存储海量数据。
（2）MapReduce：分布式计算模型，用于处理大规模数据集。
（3）YARN（Yet Another Resource Negotiator）：资源管理器，用于管理集群资源，负责任务的调度和执行。
3. 请简述Hadoop的优势。
答：Hadoop的优势主要包括：（1）可扩展性：可以方便地添加更多的计算节点来处理大规模数据。
（2）容错性：即使在某个计算节点出现故障时，也能保证数据的可靠性和计算的完成。
（3）并行计算：使用MapReduce模型进行并行计算，提高数据处理速度。
（4）开源免费：Hadoop是开源项目，用户可以免费使用。
三、大数据技术面试题目1. 请简述HDFS的工作原理。
答：HDFS采用Master-Slave架构，由一个NameNode和多个DataNode组成。
蚌埠大数据面试题目(3篇)
第1篇一、面试背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动经济社会发展的重要力量。
蚌埠市作为安徽省重要的工业基地和新兴城市，正积极推动大数据与城市建设的深度融合，以实现智慧城市的建设目标。
本次面试旨在考察应聘者对大数据在智慧城市建设中的应用与发展有深入理解，以及解决实际问题的能力。
二、面试题目1. 题目一：请简要介绍大数据的基本概念、特点及其在智慧城市建设中的应用领域。
（参考答案：大数据是指规模巨大、类型多样、价值密度低的数据集合。
其特点包括数据量大、类型多、速度快、价值密度低等。
大数据在智慧城市建设中的应用领域包括城市交通、城市管理、公共服务、环境保护、城市规划等。
）2. 题目二：请结合蚌埠市实际情况，谈谈大数据在智慧交通领域的应用及其带来的效益。
（参考答案：蚌埠市作为交通枢纽城市，大数据在智慧交通领域的应用主要包括以下方面：（1）智能交通信号控制：通过大数据分析，实时调整交通信号灯，提高道路通行效率。
（2）公共交通优化：根据大数据分析，合理规划公交线路、站点，提高公共交通服务水平。
（3）交通违法行为监控：利用大数据技术，实时监控交通违法行为，提高交通管理效率。
（4）交通事故预防：通过大数据分析，预测交通事故发生的可能，提前采取措施，减少交通事故的发生。
大数据在智慧交通领域的应用，为蚌埠市民提供了更加便捷、高效的出行体验，同时也提高了城市交通管理的科学化、精细化水平。
）3. 题目三：请分析大数据在智慧城市管理中的应用现状，并探讨其未来发展趋势。
（参考答案：大数据在智慧城市管理中的应用现状如下：（1）城市环境监测：通过大数据分析，实时监测城市环境质量，为城市环境治理提供决策依据。
（2）公共安全防控：利用大数据技术，实时监控城市安全状况，提高公共安全防范能力。
（3）城市管理决策：通过大数据分析，为城市管理者提供科学、合理的决策依据。
未来发展趋势：（1）数据资源整合：将各部门、各领域的数据资源进行整合，实现数据共享，提高数据利用率。
大数据方案面试题目及答案
大数据方案面试题目及答案一、题目：请根据以下情景描述，设计一个大数据方案，提供可行的解决方案，并解释其实施步骤和相关技术工具。
情景描述：某互联网公司拥有海量用户，每天生成的数据量庞大，包括用户行为数据、服务器日志、社交网络数据等。
该公司希望通过对这些大数据进行挖掘，为产品改进、用户画像、市场营销等方面提供支持。
要求：1. 分析并说明如何收集、存储和处理这些大数据。
2. 提出针对以上数据的应用场景，并描述需要采用的技术工具。
3. 阐述如何保证数据安全和隐私保护。
二、解决方案：1. 数据收集、存储和处理针对大数据的收集，可以使用流式处理技术，如Apache Kafka，用于高吞吐量的实时数据流处理。
通过构建数据管道，将各种数据源的数据实时导入到数据湖中，例如Hadoop分布式文件系统(HDFS)。
对于大数据的存储，可以采用分布式存储系统，如Hadoop的HBase，用于高可靠性的海量数据存储和快速检索。
数据可以按照数据类型和业务需求进行合理划分和存储，提高查询效率。
大数据的处理可以采用Apache Spark进行分布式计算和数据处理。
Spark提供了强大的数据分析和机器学习库，可用于处理海量数据，实现复杂的数据挖掘任务。
2. 应用场景和技术工具场景一：用户行为数据分析通过收集用户行为数据，使用Spark的机器学习库进行用户画像分析。
可以运用聚类算法、关联规则挖掘等技术，发现用户的兴趣偏好和行为习惯，为产品改进和个性化推荐提供支持。
场景二：服务器日志监控使用Kafka实时收集服务器日志，并将数据导入HBase进行存储。
通过Spark Streaming技术对日志数据进行实时监控和异常检测，及时发现并解决服务器故障。
场景三：社交网络数据分析收集社交网络平台上的用户数据，使用GraphX图计算引擎进行社交网络分析。
通过建立用户关系图，分析用户社交圈子、影响力等，为精准的社交推荐和营销提供依据。
3. 数据安全和隐私保护为了保证数据的安全性和隐私保护，可以采取以下措施：- 数据加密：对敏感数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中不被窃取。
大数据常考的笔试面试题
大数据常考的笔试面试题（一）：一：位图处理海量数据【题目1】(腾讯公司)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？方案一：40 000 000 00 * 4 = 16 000 000 000 = 16G,把这么多数全部加载到内存中是不可能，我们可以考虑用bitmap,每一位表示相对应的数字，1表示存在，0表示不存在，只要512MB内存，从文件中读取40亿数字，设置相对应的比特位，判断要查询的那个数相对应的比特位是否为1，若为1表示存在否则表示不存在。
方案二：这里我们把40亿个数中的每一个数用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（相当于折半）；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完成。
【题目2】(July整理) 在2.5亿个整数中找出不重复的整数，注，内存不足以容纳这2.5亿个整数。
方案一：我们同样可以用bitmap来解决这个问题，但是现在每个数可能有三种状态，不存在，只有一个，重复存在，所以我们想到用2个比特位来表示，00表示这个数不存在，01表示这个数存在一次，10表示这个数存在多次，需要内存：250 000 000 * 4 = 1000 000 000 = 10G/16 < 1G 从文件中读取这2.5亿个整数，如果是第一次存在则从00变成01，如果是多次存在，依旧是10，不变，最终扫描位图，输出比特位为01的整数就行。
大数据专员面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识与概念理解1. 题目：请简述大数据的基本概念及其与普通数据的主要区别。
解析：考察应聘者对大数据基本概念的理解。
应聘者应能够解释大数据的规模（大量、多样、快速）、价值密度低、处理和分析的技术和方法等特点，并说明大数据与普通数据在数据量、处理方式、分析目标等方面的区别。
2. 题目：大数据的五个V指的是什么？解析：考察应聘者对大数据特征的理解。
大数据的五个V分别是Volume（数据量）、Velocity（数据速度）、Variety（数据多样性）、Veracity（数据真实性）和Value（数据价值）。
应聘者应能够解释每个V的具体含义。
3. 题目：请简述Hadoop生态系统中的主要组件及其功能。
解析：考察应聘者对Hadoop生态系统的了解。
应聘者应能够列举Hadoop生态系统中的主要组件，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Hadoop YARN、Hadoop MapReduce、Hive、Pig、HBase等，并解释每个组件的基本功能和作用。
4. 题目：请简述数据仓库和数据湖的区别。
解析：考察应聘者对数据仓库和数据湖的理解。
应聘者应能够解释数据仓库和数据湖在数据存储、处理、查询等方面的差异，以及它们在数据分析中的应用场景。
二、数据处理与分析5. 题目：请简述ETL（提取、转换、加载）过程在数据处理中的作用。
解析：考察应聘者对ETL过程的了解。
应聘者应能够解释ETL在数据预处理、数据清洗、数据转换等方面的作用，以及ETL工具在数据处理中的应用。
6. 题目：请描述数据切分、增量同步和全量同步的方法。
解析：考察应聘者对数据同步的理解。
应聘者应能够解释数据切分、增量同步和全量同步的概念，并举例说明在实际应用中的具体操作方法。
7. 题目：请简述数据挖掘中的分类、聚类和预测方法。
解析：考察应聘者对数据挖掘方法的了解。
应聘者应能够列举数据挖掘中的分类、聚类和预测方法，如决策树、K-means、支持向量机、神经网络等，并解释每种方法的基本原理和应用场景。
大数据方向_面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识与理论1. 请简述大数据的概念及其与传统数据处理的区别。
2. 请解释什么是Hadoop，并简要说明其组成部分。
3. 请简述MapReduce的核心思想及其在Hadoop中的应用。
4. 请描述HDFS（Hadoop分布式文件系统）的工作原理及其优势。
5. 请说明YARN（Yet Another Resource Negotiator）的作用及其在Hadoop中的地位。
6. 请解释什么是Spark，以及它与传统的大数据处理技术相比有哪些优势。
7. 请描述Spark的架构及其核心组件。
8. 请说明什么是Hive，并简要介绍其作用。
9. 请解释什么是HBase，以及它在大数据中的应用场景。
10. 请说明什么是NoSQL，并列举几种常见的NoSQL数据库及其特点。
二、Hadoop生态系统1. 请介绍Hadoop生态系统中常用的数据处理工具，如Hive、Pig、Spark等。
2. 请说明Hadoop生态系统中常用的数据分析工具，如Elasticsearch、Kafka、Flume等。
3. 请解释Hadoop生态系统中数据存储解决方案，如HDFS、HBase、Cassandra等。
4. 请描述Hadoop生态系统中常用的数据仓库解决方案，如Apache Hudi、Delta Lake等。
5. 请说明Hadoop生态系统中常用的数据可视化工具，如Tableau、Power BI、D3.js等。
三、大数据技术1. 请简述大数据技术中的数据清洗、数据集成、数据存储、数据挖掘等基本概念。
2. 请介绍大数据技术中的数据挖掘算法，如聚类、分类、关联规则等。
3. 请说明大数据技术中的数据可视化方法及其在数据分析中的应用。
4. 请描述大数据技术中的实时数据处理技术，如流处理、事件驱动等。
5. 请介绍大数据技术中的机器学习算法及其在数据分析中的应用。
四、大数据应用案例1. 请列举大数据技术在金融、医疗、电商、物联网等领域的应用案例。
大数据专业_面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识1. 请简述大数据的概念及其特点。
答：大数据是指规模巨大、数据类型多样、数据价值密度低、数据增长速度快的海量数据。
其特点包括：数据量大（Volume）、数据类型多样（Variety）、价值密度低（Value）、数据增长速度快（Velocity）。
2. 请列举大数据处理的三个关键技术。
答：大数据处理的关键技术包括：分布式文件系统（如HDFS）、分布式计算框架（如MapReduce、Spark）、数据仓库技术（如Hive、Impala）。
3. 请简述Hadoop的核心组件及其作用。
答：Hadoop的核心组件包括：（1）HDFS（Hadoop Distributed File System）：分布式文件系统，用于存储海量数据。
（2）MapReduce：分布式计算模型，用于处理海量数据。
（3）YARN（Yet Another Resource Negotiator）：资源管理框架，用于管理计算资源。
（4）HBase：分布式、可扩展、支持随机访问的NoSQL数据库。
4. 请简述Spark的核心组件及其作用。
答：Spark的核心组件包括：（1）Spark Core：提供通用集群计算能力和内存计算抽象。
（2）Spark SQL：提供对结构化数据的支持。
（3）Spark Streaming：提供实时流处理能力。
（4）MLlib：提供机器学习算法库。
（5）GraphX：提供图处理能力。
5. 请简述Hive和Impala的区别。
答：Hive和Impala都是数据仓库技术，但它们在实现原理和性能上有所不同：（1）实现原理：Hive基于Hadoop的MapReduce模型，而Impala基于Spark SQL。
（2）性能：Impala的性能优于Hive，因为它是基于内存的计算。
二、数据处理与存储6. 请简述ETL（Extract, Transform, Load）在数据处理中的作用。
答：ETL是数据仓库中的核心概念，其作用包括：（1）提取（Extract）：从各种数据源提取数据。
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发信人: phylips (星星||一年磨十剑), 信区: Algorithm标题: 面试题目-大数据量专题发信站: 兵马俑BBS (Thu Nov 26 16:30:44 2009), 本站()1. 给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。
2. 有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行都存放的是用户的query，每个文件的query都可能重复。
要你按照query的频度排序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个字节，内存限制大小是1M。
返回频数最高的100个词4.海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
5.2.5亿个整数中找出不重复的整数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。
6.海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10。
7.怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个8.上千万or亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的前N个数据。
统计可以用hash,二叉数,trie树。
对统计结果用堆求出现的前n大数据。
增加点限制可以提高效率，比如出现次数>数据总数／N的一定是在前N个之内9.1000万字符串，其中有些是相同的(重复),需要把重复的全部去掉，保留没有重复的字符串。
请问怎么设计和实现？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十个词。
请给出思想，给时间复杂度分析。
11.一个文本文件，也是找出前十个最经常出现的词，但这次文件比较长，说是上亿行或者十亿行，总之无法一次读入内存，问最优解。
12.有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行都存放的是用户的query，每个文件的query都可能重复要按照query的频度排序13.100w个数中找最大的前100个数14.寻找热门查询：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，要求使用的内存不能超过1G。
（1）请描述你解决这个问题的思路；（2）请给出主要的处理流程，算法，以及算法的复杂度。
15.一共有N个机器，每个机器上有N个数。
每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。
如何找到N^2个数的中数(median)？本文由phylips@bmy收集整理，转载请注明出处谢谢合作。
--如果可以愿把这生命燃烧只留下星星的传说悲伤而让人怀念==※来源:．兵马俑BBS [FROM: 219.224.191.247]发信人: phylips (星星||一年磨十剑), 信区: Algorithm标题: 大数据量，海量数据处理方法总结发信站: 兵马俑BBS (Thu Nov 26 16:32:38 2009), 本站()最近有点忙，稍微空闲下来，发篇总结贴。
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。
下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。
下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。
1.Bloom filter适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。
将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。
同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。
所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。
还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。
当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。
在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。
但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。
举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。
这样k大概是8个。
注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。
通常单个元素的长度都是有很多bit的。
所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。
扩展：Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。
Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。
Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。
SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。
问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。
如果是三个乃至n个文件呢？根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。
现在可用的是340亿，相差并不多，这样可能会使出错率上升些。
另外如果这些urlip是一一对应的，就可以转换成ip，则大大简单了。
2.Hashing适用范围：快速查找，删除的基本数据结构，通常需要总数据量可以放入内存基本原理及要点：hash函数选择，针对字符串，整数，排列，具体相应的hash方法。
碰撞处理，一种是open hashing，也称为拉链法；另一种就是closed hashing，也称开地址法，opened addressing。
扩展：d-left hashing中的d是多个的意思，我们先简化这个问题，看一看2-left hashing。
2-left hashing指的是将一个哈希表分成长度相等的两半，分别叫做T1和T2，给T1和T2分别配备一个哈希函数，h1和h2。
在存储一个新的key 时，同时用两个哈希函数进行计算，得出两个地址h1[key]和h2[key]。
这时需要检查T1中的h1[key]位置和T2中的h2[key]位置，哪一个位置已经存储的（有碰撞的）key比较多，然后将新key存储在负载少的位置。
如果两边一样多，比如两个位置都为空或者都存储了一个key，就把新key 存储在左边的T1子表中，2-left也由此而来。
在查找一个key时，必须进行两次hash，同时查找两个位置。
问题实例：1).海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。
3.bit-map适用范围：可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说数据范围是int的10倍以下基本原理及要点：使用bit数组来表示某些元素是否存在，比如8位电话号码扩展：bloom filter可以看做是对bit-map的扩展问题实例：1)已知某个文件内包含一些电话号码，每个号码为8位数字，统计不同号码的个数。
8位最多99 999 999，大概需要99m个bit，大概10几m字节的内存即可。
2)2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。
将bit-map扩展一下，用2bit表示一个数即可，0表示未出现，1表示出现一次，2表示出现2次及以上。
或者我们不用2bit来进行表示，我们用两个bit-map 即可模拟实现这个2bit-map。
4.堆适用范围：海量数据前n大，并且n比较小，堆可以放入内存基本原理及要点：最大堆求前n小，最小堆求前n大。
方法，比如求前n小，我们比较当前元素与最大堆里的最大元素，如果它小于最大元素，则应该替换那个最大元素。
这样最后得到的n个元素就是最小的n个。
适合大数据量，求前n小，n 的大小比较小的情况，这样可以扫描一遍即可得到所有的前n元素，效率很高。
扩展：双堆，一个最大堆与一个最小堆结合，可以用来维护中位数。
问题实例：1)100w个数中找最大的前100个数。
用一个100个元素大小的最小堆即可。
5.双层桶划分适用范围：第k大，中位数，不重复或重复的数字基本原理及要点：因为元素范围很大，不能利用直接寻址表，所以通过多次划分，逐步确定范围，然后最后在一个可以接受的范围内进行。
可以通过多次缩小，双层只是一个例子。
扩展：问题实例：1).2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。
有点像鸽巢原理，整数个数为2^32,也就是，我们可以将这2^32个数，划分为2^8个区域(比如用单个文件代表一个区域)，然后将数据分离到不同的区域，然后不同的区域在利用bitmap就可以直接解决了。
也就是说只要有足够的磁盘空间，就可以很方便的解决。
2).5亿个int找它们的中位数。
这个例子比上面那个更明显。
首先我们将int划分为2^16个区域，然后读取数据统计落到各个区域里的数的个数，之后我们根据统计结果就可以判断中位数落到那个区域，同时知道这个区域中的第几大数刚好是中位数。
然后第二次扫描我们只统计落在这个区域中的那些数就可以了。
实际上，如果不是int是int64，我们可以经过3次这样的划分即可降低到可以接受的程度。
即可以先将int64分成2^24个区域，然后确定区域的第几大数，在将该区域分成2^20个子区域，然后确定是子区域的第几大数，然后子区域里的数的个数只有2^20，就可以直接利用direct addr table进行统计了。
6.数据库索引适用范围：大数据量的增删改查基本原理及要点：利用数据库的设计实现方法，对海量数据的增删改查进行处理。
扩展：问题实例：7.倒排索引(Inverted index)适用范围：搜索引擎，关键字查询基本原理及要点：为何叫倒排索引？一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。
以英文为例，下面是要被索引的文本：T0 = "it is what it is"T1 = "what is it"T2 = "it is a banana"我们就能得到下面的反向文件索引："a": {2}"banana": {2}"is": {0, 1, 2}"it": {0, 1, 2}"what": {0, 1}检索的条件"what", "is" 和"it" 将对应集合的交集。