海量數據處理面試題

1. 數據量太大導致的問題：無法在較短時間內迅速解決，無法一次性裝入內存。
2. 針對時間，我們可以採用巧妙的算法搭配合適的數據結構，如 Bloom filter/Hash/bit-map/堆/數據庫或倒排索引/trie樹 。針對空間，無非就一個辦法：大而化小， 分而治之（hash映射） ，你不是說規模太大嘛，那簡單啊，就把規模大化爲規模小的，各個擊破不就完了嘛。
3. 單機及集羣問題，通俗點來講，單機就是處理裝載數據的機器有限(只要考慮cpu，內存，硬盤的數據交互)，而集羣，機器有多輛，適合分佈式處理，並行計算(更多考慮節點和節點間的數據交互)。

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