这个思路还是正确的：
首先处理大数据的面试题，有些基本概念要清楚：
（1）1Gb = 109bytes（1Gb = 10亿字节）：1Gb = 1024Mb，1Mb = 1024Kb，1Kb = 1024bytes；
（2）基本流程是，分解大问题，解决小问题，从局部最优中选择全局最优；（当然，如果直接放内存里就能解决的话，那就直接想办法求解，不需要分解了。）
（3）分解过程常用方法：hash(x)%m。其中x为字符串/url/ip，m为小问题的数目，比如把一个大文件分解为1000份，m=1000；
（4）解决问题辅助数据结构：hash_map，Trie树，bit map，二叉排序树（AVL，SBT，红黑树）；
（5）top K问题：最大K个用最小堆，最小K个用最大堆。（至于为什么？自己在纸上写个小栗子，试一下就知道了。）
（6）处理大数据常用排序：快速排序/堆排序/归并排序/桶排序
1. 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？
2. 有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M，要求返回频数最高的100个词。
其实看这里，用Spark来处理： 《》
3. 现有海量日志数据保存在一个超级大的文件中，该文件无法直接读入内存，要求从中提取某天出访问百度次数最多的那个IP。
用Spark也可以，但是需要排序。
Spark里面有sortBy sortByKey等函数。