人工智能AI面试题-2.11 探索顶尖 IP

2.11 探索顶尖 IP 😎 **题目描述** 在海量日志数据中，我们需要找出某一天访问百度次数最多的那个IP地址。每台机器的日志数据量高达100亿，类似100万台机器的处理方法是对数据进行切片，每片都包含100万条记录。然后，对每100万条记录中取出前100条，不同之处在于这前100条也存入哈希表。如果哈希表中的键相同，则合并对应的值。显然，处理完这100亿条数据的分片后，也要进行类似的处理，但哈希表不能太庞大。其实，这个原理就是Map和Reduce。接下来，我们需要将这30台机器的结果合并起来。 🤔 解决方案： 1. **Map 阶段**：   - 首先，将100亿条日志数据切分成100万台机器的数据片段，每片包含100万条记录。   - 对于每个数据片段，我们只需提取出其中的前100条记录，并使用哈希表对这100条记录按IP进行统计。这可以在每台机器上并行进行，利用Map阶段的特性。 2. **Reduce 阶段**：   - 在Reduce阶段，我们需要将每台机器上的哈希表合并，以得到每台机器上访问次数最多的IP。   - 这一步可以通过将哈希表的键值对按照IP进行分组，然后在每组内部找到访问次数最多的IP。最后，再将每台机器的结果合并，找到全局访问次数最多的IP。 3. **分布式处理**：   - 上述操作可以分布式进行，每台机器上的Map和Reduce任务可以并行执行。   - 在全局Reduce阶段，可以将各台机器的结果进行合并，找到最终的Top IP。 💡 示例： 假设我们有4台机器，每台机器的数据切片如下： **Machine 1:** - 切片1: IP1, IP2, IP3, IP4, IP5, ... - 切片2: IP6, IP7, IP8, IP9, IP10, ... - ... **Machine 2:** - 切片1: IP11, IP12, IP13, IP14, IP15, ... - 切片2: IP16, IP17, IP18, IP19, IP20, ... - ... 每台机器内部进行Map和Reduce操作，找出每台机器上访问次数最多的IP。 最后，在全局Reduce阶段，将各台机器的结果合并，找到最终的Top IP。 🚀 这个问题的解决方案充分利用了分布式计算的优势，可以处理大规模的日志数据，找出访问次数最多的IP。