和大文件中存id,然后要求排序问题一样的处理思路
使用MapReduce的思想解决,加上哈希分割,先将大文件中的IP地址按照哈希函数进行分割,存到多个文件上,接着每个分片单独处理,用Hashmap统计IP出现频次,记录当前分片最大值。最后归并处理,找出所有候选IP中的最大出现次数的IP。
1.哈希分割(预处理阶段)
① 使用高效哈希函数计算每个IP的哈希值
② 按哈希值取模分片:hash(ip) % N → 生成N个分片文件
分片数计算:假设可用内存1G,每个分片限制为50MB → N=2000分片
2.分块统计(Map阶段)
每个分片处理时:
- 将小文件加载到内存中
- ① 使用HashMap<String, Long>统计IP出现频率
② 同步维护当前分片的最大值:maxIP和maxCount
3.全局归并(Reduce阶段)
-
读取所有中间结果文件中的最高频IP
-
在这些候选IP中找出全局出现次数最多的IP
4.关键问题
1.哈希函数设计
file_index = hash(IP地址) % 256
这个哈希函数确保了同一个IP地址一定会被映射到同一个文件索引
2.某个分割的文件仍然过大,怎么解决?
若某分片的IP种类过多导致HashMap溢出,解决方案:
- 对该分片进行二次哈希分片
5.面试回答模板
“我会采用分布式计算中常用的分治策略:
- 哈希分片:将IP按哈希值分散到256个分片中,确保相同IP在同一分片;
- 分块统计:对每个分片使用HashMap统计频率,同时记录分片内的最大值;
- 全局归并:比较所有分片的最大值得到最终结果。