1. 使用哈希
适用场景：需要处理的数据中，相同的数据可以分配到同样的机器/文件进行处理。
技巧总结：相同的数会哈希到同一个位置上
这类题目一般面试官给的描述都不是很清晰，需要自己去问条件、然后给出方案。
回答思路是：问给我多少机器、需要的时效怎么样？然后用哈希的方式拆解海量数据到多台机器上，单台机器的性能还不够的话，单台机器上再拆成小文件进行处理。
例题1. 有100亿个url，统计其中重复出现的url出现的次数
对url进行哈希，会让相同url分到同一台机器上，然后用该机器上的一个哈希表来统计这台机器上分配到的url的词频。如果这台机器内存不够，就把分过来的url继续哈希，存到本地多个文件里。
例题2. 40亿个int数1G内存，求词频最高的是哪个
哈希到40个文件里，每个文件里有1亿个数，用1G内存建立哈希表统计每个文件里词频最大的数，最后计算40个最大的词频得出总的结果。
2. 使用堆
适用场景：需要统计top N，一般用小根堆或大根堆。
技巧总结：小根堆/大根堆能时刻保持top N个。单台机器用堆做top N，多台机器上继续用堆做机器之间的top N，变长2维、多维堆。
例题3. 有100亿个url，统计其中词频top100
技巧总结：二维大根堆
在例题1.思路的基础上，对每个小文件进行top100的统计，然后合并多个小文件选出他们之间的top100。也可以在每个小文件上维护一个100大小的大根堆，在每台机器上维护一个以小文件大根堆堆顶元素为元素的大根堆，这就相当于做了个二维大根堆，继续往上垒出一个全局大根堆，这种算法比前面那个要快。
例题4. 一个存满int数的10T文件，用1G内存排序后输出到另一10T文件中
技巧总结：小根堆、门槛变量
轮询原始10T的文件，用一个小根堆（小根堆的大小n跟1G内存相关）存放轮询到的前n大的数及其词频，小根堆堆顶存放的是前n大的数中最小的那个，相当于一个“门槛”，小于该门槛的数都进入不了小根堆，这样，小根堆里存的就是整个文件前n大的数了。轮询完一遍文件后，小根堆输出到目标文件中，此时按堆的方式出堆，就是排好序的。
小根堆腾空后，用一个变量记录这次的最小值，下一轮遍历所有大于等于这个最小值的都不要进入堆，这样下一轮统计到小根堆里的就是前n～2n大的数了，继续输出到目标文件。重复以上过程，直到进入小根堆的数小于n。
3.使用布隆过滤器
适用场景：黑名单过滤器，允许有一定的误判率。
技巧总结：布隆过滤器要结合bitmap来使用，可以有效减少内存占用
布隆过滤器的误判是指：不在过滤器中的一定是不在的，在过滤器中的不一定不在。它会多杀，但不会漏杀。
这类题目，要问面试官是否允许有误判率，如果可以，就用布隆过滤器，否则不能使用。
布隆过滤器的大小m（m个bit位）、误判率p、哈希函数个数k（必须是相互独立的哈希哈数）、面相要过滤的数量n，这几个量之间是有计算公式的：
例题5. 有个网页爬虫工具，要爬大概100亿个url，如何确保不重复爬取url
爬过的url加入到布隆过滤器里，可以确保爬过的一定不会被再爬，但未爬过的个别url可能会漏爬。
