#数据处理

历史题目复盘：5000 万个 URL 和 500 个 URL，如何快速找出交集

2026/9/26

先说明属性：这是一篇历史题目复盘，题目出自本地历史面试资料（见文末来源说明），与任何公司的当前招聘无关。海量数据求交集是数据处理面试的经典题型，面试官想看的不是某个数据结构，而是你「先问规模、再选方案」的决策路径。

2026/9/23

先说明属性：这是一篇历史题目复盘，题目出自本地历史面试资料（见文末来源说明），与任何公司的当前招聘无关。海量数据题的内核都一样：内存装不下，就不能把问题整体搬进内存，只能想办法把它切成装得下的若干份——难点从不在「切」，而在「切完之后结果还能不能正确合并」。

2026/9/21

先说明属性：这是一篇历史题目复盘，题目出自本地历史面试资料（见文末来源说明），与任何公司的当前招聘无关。海量数据处理类题目有一个共同的开场白：数据大到内存装不下。这道题也不例外——一天的访问日志可能有几十上百 GB，问：访问次数最多的那个 IP 是谁？

2026/9/18

先说场景。面试里遇到这样一道题：一批观测站点的数据要收进数仓，但数据方只给了一个查询 API，一次只能查一个站点的数据。问：怎么方便快速地把所有站点的数据拿全、落进 Hive？本文是历史题目复盘，题目来自本地历史面试资料（见文末来源说明），与任何公司当前招聘无关。