1、给出一个超过100G的log file，log中存着ip地址，设计算法找到出现次数最多的ip地址?
采用哈希切割将IP相同的文件都映射到同一个文件中，在一次统计每个文件ip的个数，求出最多的，如果一个ip出现的次数特别多，切割之后还是无法加载到内存中，我们可在对这个文件进行切割（普通切割）分成若干个小文件，最后将小文件的结果汇总，求出出现次数最多的。
2、给出一个超过100G的log file，log中存着ip地址，如何找到top K的ip?
与上一题思想相同，将文件切割成小文件，采用小堆求出每个文件的top K ip，再将结果汇总，利用小堆求出top K ip。
3、给定100亿个整数，设计算法找到只出现一次的整数？
方法一：100亿个整数加载到内存需要大约40G的空间，一次性加载到内存中是不现实的，采用bitmap，由于要记录出现的次数，一个比特位是无法做到的，我们可以采用2个比特位，00 ：表示没有出现，01：表示出现一次，10：出现多次，11：舍弃。而整数大约能表示42亿9千万，100亿整数中有很多重复出现的整数，如果采用bitmap，用两个比特位表示的话大概1G就可以将数据存储下来，由于整数中有负数，我们可以将负数映射到位图的后半部分，并当作无符号数看待。
方法二：整数有32位，我们按照最高位为0和1依次将数据划分成两个部分，存入不同的文件，然后那要查找的数据的最高位比较看去哪个文件中去寻找，最多进行32次划分就能知道这个数在不在100亿数据中。
4、给定两个文件，分别有100亿个整数，只提供1G内存，如何找出两文件交集？
方法一：哈希切割
先对第一个文件进行切分，采用一个散列函数将相同的数都切分到同一个文件中，并对文件进行编号，在对第二个文件也采用同一个散列函数，并对文件进行编号，如果两个文件有交集一定在编号相同的文件里。这时候只需要把编号相同的文件进行比较就可以了。
方法二：位图
将第一个文件的数据映射到位图中，大约需要500M的内存，在用第二个文件中的数据进行寻找。

5、给定两个文件，分别有100亿个query，我们只有1G内存，如何找到两个文件的交集？分别给出精确算法和近似算法？
精确算法：哈希切分
先对第一个文件进行切分，采用一个散列函数将相同的数都切分到同一个文件中，并对文件进行编号，在对第二个文件也采用同一个散列函数，并对文件进行编号，如果两个文件有交集一定在编号相同的文件里。这时候只需要把编号相同的文件进行比较就可以了。
近似算法：布隆过滤器：
将一个文件的内容映射到位图中，再用另一个文件进行寻找。但是布隆过滤器是有误差的。
6、如何扩展BloomFilter使得它支持删除操作？如何扩展BloomFilter使得它支持计数操作？
因为布隆过滤器一个比特位可能对应多个元素，所以删除一个元素时不能直接删除，否则会影响其他的元素，这时候我们可以采用引用计数的方式来实现删除操作，为了记录元素出现的次数，我们不能用一个比特位来表示元素了，而是采用无符号整型来表示，具体的实现是用一个vector将集合的元素通过几个哈希函数映射到多个位置，而每个位置的值表示有几个元素映射到这个位置上，删除的时候只需要将对应位置的值-1就可以了。
7、5亿个整数找它们的中位数，只有1G内存。
5亿个整数大概需要2G的内存才可以保存，我们可以将整数划分成若干个区间，为每个区间建立一个文件，将5亿个整数按照大小放到对应的文件中，然后统计们个文件元素的个数就可以找到中位数的位置了。
总结：对于大数据问题解决方法就是切分，再利用数据结构进行求解，常用的数据结构有bitmap、bloomfilter、Trie树等。