海量数据处理笔试面试题4
数据岗位招聘面试题与参考回答(某大型集团公司)
招聘数据岗位面试题与参考回答(某大型集团公司)面试问答题（总共10个问题）第一题题目：请简要描述您对数据岗位的理解，以及您认为自己具备哪些与数据岗位相关的技能和经验？答案：1.理解描述：•数据岗位，顾名思义，是指专门负责数据收集、整理、分析、处理和解读的岗位。
它要求从业者不仅要有扎实的数据分析能力，还要具备良好的数据敏感度和逻辑思维能力。
•在我看来，数据岗位不仅仅是简单地处理数据，更是通过数据来发现规律、预测趋势、辅助决策的重要角色。
它需要将数据转化为有价值的信息，从而为企业的战略规划和运营管理提供支持。
2.相关技能和经验：•数据分析技能：熟练掌握Excel、SQL、Python等数据分析工具，能够进行数据清洗、整理、分析和可视化。
•编程能力：具备一定的编程基础，能够使用Python、R等编程语言进行数据挖掘和机器学习。
•统计学知识：了解统计学的基本原理和方法，能够运用统计模型进行数据分析和预测。
•逻辑思维：具备良好的逻辑思维能力，能够从海量数据中提炼出有价值的信息。
•沟通能力：能够清晰、准确地表达分析结果，为决策者提供有针对性的建议。
解析：这道题目考察应聘者对数据岗位的理解程度以及自身技能和经验的匹配度。
在回答时，应聘者应首先阐述自己对数据岗位的理解，然后结合自己的实际情况，详细列举自己具备的相关技能和经验。
以下是一些回答时的注意事项：1.结合自身情况：回答时，要结合自己的实际经验，避免空洞的理论描述。
2.突出重点：在列举技能和经验时，要突出与数据岗位相关的关键能力，如数据分析、编程、统计学等。
3.具体实例：可以结合具体的项目或案例，展示自己运用相关技能解决问题的能力。
4.持续学习：强调自己对于新技能和知识的持续学习态度，以适应不断变化的数据岗位需求。
第二题题目：请描述一下您在数据分析项目中遇到过的一个挑战，以及您是如何解决这个挑战的。
答案：在之前的一个数据分析项目中，我面临的挑战是处理一个包含大量缺失值的数据集。
Hadoop面试题目及答案
Hadoop面试题目及答案Hadoop面试45个题目及答案1.Hadoop集群可以运行的3个模式？单机（本地）模式伪分布式模式全分布式模式2. 单机（本地）模式中的注意点？在单机模式（standalone）中不会存在守护进程，所有东西都运行在一个JVM上。
这里同样没有DFS，使用的是本地文件系统。
单机模式适用于开发过程中运行MapReduce程序，这也是最少使用的一个模式。
3. 伪分布模式中的注意点？伪分布式（Pseudo）适用于开发和测试环境，在这个模式中，所有守护进程都在同一台机器上Hadoop被安装在cd/usr/lib/hadoop-0.20/。
8. Namenode、Job tracker和task tracker 的端口号是？Namenode，70；Job tracker，30；Task tracker，60。
9. Hadoop的核心配置是什么？Hadoop的核心配置通过两个xml文件来完成：1，hadoop-default.xml；2，hadoop-site.xml。
这些文件都使用xml格式，因此每个xml中都有一些属性，包括名称和值，但是当下这些文件都已不复存在。
10. 那当下又该如何配置？Hadoop现在拥有3个配置文件：1，core-site.xml；2，hdfs-site.xml；3，mapred-site.xml。
这些文件都保存在conf/子目录下。
11. RAM的溢出因子是？溢出因子（Spill factor）是临时文件中储存文件的大小，也就是Hadoop-temp目录。
12. fs.mapr.working.dir只是单一的目录？fs.mapr.working.dir只是一个目录。
13. hdfs-site.xml的3个主要属性？.dir决定的是元数据存储的路径以及DFS的存储方式（磁盘或是远端）dfs.data.dir决定的是数据存储的路径fs.checkpoint.dir用于第二Namenode 14. 如何退出输入模式？退出输入的方式有：1，按ESC；2，键入:q（如果你没有输入任何当下）或者键入:wq（如果你已经输入当下），并且按下Enter。
storm 面试题
storm 面试题Storm面试题1. Introduction to StormStorm是一个开源的分布式实时计算系统，用于处理大规模实时数据流。
它是一个可靠和高效的系统，可以将海量数据在分布式集群上进行并行处理，实现实时分析和计算。
本文将介绍Storm的工作原理、应用场景以及面试常见问题。
2. Storm的工作原理Storm使用了一种称为"Topology"的数据处理模型，其中包含多个组件，包括Spout、Bolt和Stream。
Spout负责数据源的读取和发送，Bolt负责数据转换和处理，Stream用于在Spout和Bolt之间传递数据。
Storm的工作流程如下：(1) 数据流入系统，由Spout接收数据并发送给Bolt。
(2) Bolt对接收到的数据进行处理和计算。
(3) 处理完成后，Bolt可以发送数据到其他Bolt，形成数据流的连续处理。
(4) 最后，数据可以被存储到数据库、文件系统或其他外部系统中。
Storm的分布式架构使得它能够处理大规模数据流，并实现高可用性和容错性。
它将工作负载分散到集群中的多台计算机上，并通过消息传递机制实现组件间的通信。
3. Storm的应用场景Storm在实时数据分析和处理方面具有广泛的应用场景，包括但不限于以下几个方面：(1) 金融领域：Storm可以用于实时风险管理、交易监控和欺诈检测。
它能够对流式数据进行复杂计算和规则验证，以实现实时预警和决策支持。
(2) 电信领域：Storm可以用于网络监控和故障诊断，实时分析和处理大量网络数据。
它可以帮助运营商及时发现并解决网络问题，提高网络运行的稳定性和可靠性。
(3) 电商领域：Storm可以用于实时推荐系统、广告投放和用户行为分析。
它能够根据用户的实时行为和偏好生成个性化推荐，提高用户购物体验和销售转化率。
(4) 物联网领域：Storm可以用于实时监测和分析传感器数据，实现设备状态监控和异常检测。
大数据方案面试题目及答案
大数据方案面试题目及答案一、题目：请根据以下情景描述，设计一个大数据方案，提供可行的解决方案，并解释其实施步骤和相关技术工具。
情景描述：某互联网公司拥有海量用户，每天生成的数据量庞大，包括用户行为数据、服务器日志、社交网络数据等。
该公司希望通过对这些大数据进行挖掘，为产品改进、用户画像、市场营销等方面提供支持。
要求：1. 分析并说明如何收集、存储和处理这些大数据。
2. 提出针对以上数据的应用场景，并描述需要采用的技术工具。
3. 阐述如何保证数据安全和隐私保护。
二、解决方案：1. 数据收集、存储和处理针对大数据的收集，可以使用流式处理技术，如Apache Kafka，用于高吞吐量的实时数据流处理。
通过构建数据管道，将各种数据源的数据实时导入到数据湖中，例如Hadoop分布式文件系统(HDFS)。
对于大数据的存储，可以采用分布式存储系统，如Hadoop的HBase，用于高可靠性的海量数据存储和快速检索。
数据可以按照数据类型和业务需求进行合理划分和存储，提高查询效率。
大数据的处理可以采用Apache Spark进行分布式计算和数据处理。
Spark提供了强大的数据分析和机器学习库，可用于处理海量数据，实现复杂的数据挖掘任务。
2. 应用场景和技术工具场景一：用户行为数据分析通过收集用户行为数据，使用Spark的机器学习库进行用户画像分析。
可以运用聚类算法、关联规则挖掘等技术，发现用户的兴趣偏好和行为习惯，为产品改进和个性化推荐提供支持。
场景二：服务器日志监控使用Kafka实时收集服务器日志，并将数据导入HBase进行存储。
通过Spark Streaming技术对日志数据进行实时监控和异常检测，及时发现并解决服务器故障。
场景三：社交网络数据分析收集社交网络平台上的用户数据，使用GraphX图计算引擎进行社交网络分析。
通过建立用户关系图，分析用户社交圈子、影响力等，为精准的社交推荐和营销提供依据。
3. 数据安全和隐私保护为了保证数据的安全性和隐私保护，可以采取以下措施：- 数据加密：对敏感数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中不被窃取。
数据岗位招聘面试题与参考回答
招聘数据岗位面试题与参考回答面试问答题（总共10个问题）第一题题目：请您描述一下您对数据分析师这一岗位的理解，以及您认为作为一名优秀的数据分析师应该具备哪些核心能力？答案：作为一名数据分析师，我认为我的主要职责是从大量数据中提取有价值的信息，通过数据挖掘、统计分析等方法，帮助公司或团队做出更加明智的决策。
以下是我认为优秀的数据分析师应具备的核心能力：1.数据分析技能：熟练掌握至少一种数据分析软件（如Excel、SPSS、R、Python等），能够进行数据清洗、数据预处理、数据分析、数据可视化等工作。
2.统计知识：具备扎实的统计学基础，能够正确运用各种统计方法，如描述性统计、推断性统计、假设检验等。
3.业务理解：对所从事的行业有深入的理解，能够将数据分析与业务需求相结合，提出有针对性的分析建议。
4.沟通能力：能够清晰、准确地表达分析结果，无论是通过书面报告还是口头汇报，都要确保信息传递的有效性。
5.解决问题的能力：面对复杂的问题时，能够运用逻辑思维和创造性思维找到解决方案。
6.持续学习：数据分析和统计方法在不断进步，优秀的数据分析师应具备持续学习的态度，不断更新自己的知识库。
解析：这一题旨在考察应聘者对数据分析师岗位的理解程度，以及对所需能力的自我评估。
优秀的数据分析师不仅需要具备扎实的技术能力，还需要具备良好的业务敏感度和沟通技巧。
答案中提到的各项能力都是数据分析师岗位的关键要求，通过这样的回答，面试官可以初步判断应聘者的专业背景和综合素质。
第二题题目：请描述一下您在过去的工作或项目中，如何处理过一次数据清洗的难题？您遇到了哪些挑战，又是如何克服这些挑战的？答案：在过去的一个项目中，我负责对一家大型电商平台的用户数据进行清洗和分析。
在数据清洗过程中，我遇到了以下挑战：1.数据质量问题：原始数据中存在大量的缺失值、异常值和重复数据。
2.数据格式不一致：不同来源的数据格式不统一，给数据整合带来了困难。
面试题目-大数据量海量数据处理
发信人: phylips (星星||一年磨十剑), 信区: Algorithm标题: 面试题目-大数据量专题发信站: 兵马俑BBS (Thu Nov 26 16:30:44 2009), 本站()1. 给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。
2. 有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行都存放的是用户的query，每个文件的query都可能重复。
要你按照query的频度排序3. 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个字节，内存限制大小是1M。
返回频数最高的100个词4.海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
5.2.5亿个整数中找出不重复的整数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。
6.海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10。
7.怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个8.上千万or亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的前N个数据。
统计可以用hash,二叉数,trie树。
对统计结果用堆求出现的前n大数据。
增加点限制可以提高效率，比如出现次数>数据总数／N的一定是在前N个之内9.1000万字符串，其中有些是相同的(重复),需要把重复的全部去掉，保留没有重复的字符串。
请问怎么设计和实现？10.一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前十个词。
请给出思想，给时间复杂度分析。
11.一个文本文件，也是找出前十个最经常出现的词，但这次文件比较长，说是上亿行或者十亿行，总之无法一次读入内存，问最优解。
12.有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行都存放的是用户的query，每个文件的query都可能重复要按照query的频度排序13.100w个数中找最大的前100个数14.寻找热门查询：搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。
数据分析面试题及答案
数据分析面试题及答案简介：数据分析是当今社会中一个非常重要的职业。
在现代信息化的背景下，大量的数据被产生并储存下来。
数据分析师通过收集、处理和解释这些数据，为企业提供决策支持和业务优化的建议。
而数据分析面试作为入职数据分析领域的重要环节，通常需要应聘者具备扎实的数据分析知识和解题能力。
本文将介绍一些常见的数据分析面试题目，并提供相应的答案。
一、数据清洗和数据准备1. 什么是数据清洗？为什么在数据分析过程中需要进行数据清洗？数据清洗是指通过删除、更正、转换数据中的错误、不完整或不准确的部分，以保证数据的质量和可靠性。
在数据分析过程中，原始数据常常会存在一些问题，如数据缺失、重复、异常值等。
进行数据清洗可以排除这些问题，确保数据可以准确地反映现实情况，并为后续分析提供可靠的基础。
2. 数据清洗的步骤有哪些？请简要描述。
数据清洗通常包括以下步骤：- 缺失值处理：对于存在缺失值的数据，可以选择删除缺失值、填补缺失值或使用插值等方法进行处理。
- 重复值处理：对于重复值，可以选择保留一个或全部删除，具体取决于数据分析的需求。
- 异常值处理：对于异常值，可以通过排查数据采集过程中的错误或异常，或者通过统计学方法鉴定并处理。
- 数据类型转换：将数据转换为合适的类型，如将文本转换为数字、日期转换为特定的格式等。
- 无关变量删除：排除对分析结果没有影响或没有统计学意义的变量。
二、数据分析方法与工具1. 请简述线性回归分析的原理和应用场景。
线性回归分析是一种用于探索自变量与因变量之间线性关系的统计方法。
它基于最小二乘法确定一条直线，拟合出最佳的线性模型。
线性回归广泛应用于预测和预测建模，例如市场营销分析、销售预测、经济预测等。
2. 解释一下决策树算法的原理及其在数据分析中的应用。
决策树算法通过构建一个树形结构模型，基于特征的不同取值进行决策。
它将一个问题不断分割为更小的子问题，直到最终达到一个决策。
决策树算法在数据分析中应用广泛，如分类问题和预测问题。
海量数据处理笔试面试题4
海量数据处理专题（一）——开篇2010-10-08 13:03转载自08到北京最终编辑08到北京大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。
下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。
下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。
本贴从解决这类问题的方法入手，开辟一系列专题来解决海量数据问题。
拟包含以下几个方面。
1.Bloom Filter2.Hash3.Bit-Map4.堆(Heap)5.双层桶划分6.数据库索引7.倒排索引（Inverted Index）8.外排序9.Trie树10.MapReduce海量数据处理专题（二）——Bloom Filter2010-10-08 13:04转载自08到北京最终编辑08到北京【什么是Bloom Filter】Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。
Bloom Filter的这种高效是有一定代价的：在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合（false positive）。
因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。
而在能容忍低错误率的应用场合下，Bloom Filter通过极少的错误换取了存储空间的极大节省。
这里有一篇关于Bloom Filter的详细介绍，不太懂的博友可以看看。
【适用范围】可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集【基本原理及要点】对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。
将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。
hadoop spark 面试题
hadoop spark 面试题1. 介绍Hadoop的MapReduce框架及其工作流程MapReduce是Hadoop的核心组成部分，用于分布式计算与数据处理。
其工作流程如下：- Map阶段：将输入数据切分为固定大小的数据块，并由多个Mapper并行处理。
Mapper根据特定的映射函数，将输入数据中的每对键值对(key-value)转换成中间键值对(intermediate key-value)。
- Shuffle（洗牌）阶段：将Mapper输出的中间键值对根据键进行分组，将相同键的值集中在一起，以便进行后续的Reducer处理。
- Reduce阶段：Reducer并行处理经过Shuffle阶段后的中间键值对。
Reducer对每个键的值集合进行聚合操作，得到最终的输出结果。
2. 什么是Spark？它与Hadoop有何不同？Spark是一个快速且通用的大数据处理引擎，与Hadoop相比有以下不同之处：- 数据处理模型：Hadoop使用MapReduce作为编程模型，而Spark则采用了弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD）来支持更丰富的数据处理模式，如Map、Reduce、Filter、Join等。
- 内存计算：相比Hadoop的磁盘存储和读写，Spark将数据存储在内存中，并利用内存计算加速数据处理过程，提供更高的性能。
- 执行速度：由于数据存储在内存中，Spark能够在迭代计算等需要多次访问数据的场景下显著提高执行速度。
- 多语言支持：Spark支持多种编程语言（如Java、Scala、Python）进行开发，而Hadoop主要使用Java语言。
3. 解释什么是RDD（弹性分布式数据集），并说明其特点和应用场景RDD（Resilient Distributed Dataset）是Spark中的核心抽象数据类型，代表分布式的、只读的、可容错的数据集合。
数据分析面试题及答案
数据分析面试题及答案数据分析面试题及答案1．问题描述在大规模数据处理中，常遇到的一类问题是，在海量数据中找出出现频率最高的前K个数，或者从海量数据中找出最大的前K个数，这类问题通常称为“top K”问题，如：在搜索引擎中，统计搜索最热门的10个查询词；在歌曲库中统计下载率最高的前10首歌等等。
2．当前解决方案针对top k类问题，通常比较好的方案是【分治+trie树/hash+小顶堆】，即先将数据集按照hash方法分解成多个小数据集，然后使用trie树或者hash统计每个小数据集中的query词频，之后用小顶堆求出每个数据集中出频率最高的前K 个数，最后在所有top K中求出最终的top K。
实际上，最优的解决方案应该是最符合实际设计需求的方案，在实际应用中，可能有足够大的内存，那么直接将数据扔到内存中一次性处理即可，也可能机器有多个核，这样可以采用多线程处理整个数据集。
本文针对不同的应用场景，介绍了适合相应应用场景的解决方案。
3．解决方案3.1 单机+单核+足够大内存设每个查询词平均占8Byte，则10亿个查询词所需的内存大约是10^9*8=8G 内存。
如果你有这么大的内存，直接在内存中对查询词进行排序，顺序遍历找出10个出现频率最大的10个即可。
这种方法简单快速，更加实用。
当然，也可以先用HashMap求出每个词出现的频率，然后求出出现频率最大的10个词。
3.2 单机+多核+足够大内存这时可以直接在内存中实用hash方法将数据划分成n个partition，每个partition交给一个线程处理，线程的处理逻辑是同3.1节类似，最后一个线程将结果归并。
该方法存在一个瓶颈会明显影响效率，即数据倾斜，每个线程的处理速度可能不同，快的线程需要等待慢的线程，最终的处理速度取决于慢的线程。
解决方法是，将数据划分成c*n个partition（c>1），每个线程处理完当前partition后主动取下一个partition继续处理，直到所有数据处理完毕，最后由一个线程进行归并。
海量数据面试题总结，这下面试不慌了！
海量数据面试题总结，这下面试不慌了！•文章目录•海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP•寻找热门查询，300万个查询字符串中统计最热门的10个查询•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。
返回频数最高的100个词。
•有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。
要求你按照query的频度排序。
•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？•2.5亿个整数中找出不重复的整数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。
•给40亿个不重复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中？•已知某个文件内包含一些电话号码，每个号码为 8 位数字，统计不同号码的个数。
•5亿个int找它们的中位数海量数据相关的面试题主要是考察数据量比较大，内存不足时数据的处理方式，规律性还是很强的，其实简单来说就是分治，将大的数据分成多个小的数据，分别进行处理。
需要先掌握的一些基本概念<><>ction>常用的排序算法（堆排序）< font=""><>i><>参考：https:///v_JULY_v/article/details/7382693 还是使用这个方法根据次高位进行分流，并一直关注位数的位置，直到中位数所在的那部分数据大小可以直接放到内存中，然后对这部分排序，计算出中位数的值那3亿个数还是不能一次读取进内存要怎么办？一般不会这么恰好，假设文件1中的数为2亿个，文件2中的数为3亿个，那么中位数是文件中的第五千万个数及下一个数的平均值。
如果恰好文件1和文件2中的数都是2.5亿个，那么中位数则是文件1中的最小值和文件2中的最大值的平均值。
数据主管面试题目(3篇)
第1篇1. 请您简单介绍一下自己，包括您的教育背景、工作经历以及您在数据领域的研究方向。
2. 您在数据领域有哪些专业特长？您认为自己在数据行业有哪些优势？3. 您对未来的职业发展有何规划？您希望在数据领域达到什么样的成就？二、数据管理与分析1. 请简要描述您对数据管理的理解，包括数据采集、存储、处理、分析和应用等方面。
2. 您如何保证数据质量？请举例说明您在数据清洗、去重、去噪等方面的经验。
3. 请谈谈您在数据分析方面的经验，包括常用的数据分析方法和工具。
4. 您如何处理大规模数据集？请举例说明您在处理海量数据时的经验和技巧。
5. 请谈谈您在数据可视化方面的经验，包括常用的可视化工具和技巧。
三、数据挖掘与机器学习1. 请简要介绍数据挖掘的基本概念和常用算法。
2. 您在机器学习方面有哪些经验？请举例说明您在特征工程、模型选择、模型调优等方面的经验。
3. 您如何评估机器学习模型的性能？请谈谈您在模型评估方面的经验和技巧。
4. 请谈谈您在深度学习方面的经验，包括神经网络结构、训练方法和应用场景。
5. 您如何处理过拟合和欠拟合问题？请举例说明您在模型正则化、交叉验证等方面的经验。
四、大数据技术与架构1. 请简要介绍大数据技术的基本概念和常用技术架构。
2. 您在分布式系统设计方面有哪些经验？请举例说明您在数据分区、负载均衡、容错机制等方面的经验。
3. 您对Hadoop、Spark等大数据平台有哪些了解？请谈谈您在这些平台上的应用经验。
4. 请谈谈您在数据仓库设计方面的经验，包括数据模型、ETL过程、数据仓库优化等方面。
5. 您如何处理实时数据流？请举例说明您在实时数据处理、流计算等方面的经验。
五、数据安全与隐私保护1. 请谈谈您对数据安全与隐私保护的理解，包括数据加密、访问控制、审计等方面。
2. 您在处理敏感数据时有哪些经验？请举例说明您在数据脱敏、数据脱库等方面的经验。
3. 您如何应对数据泄露风险？请谈谈您在数据安全防护、安全意识培训等方面的经验。
海量数据 面试题
海量数据面试题随着互联网的快速发展，数据量也在不断增加，我们正面临处理海量数据的挑战。
而在面试中，针对海量数据的问题经常会被提及。
本文将针对海量数据面试题展开讨论，探究如何高效处理海量数据。
一、海量数据的定义及挑战海量数据，顾名思义就是数据量非常大的数据集合。
在面试中，常常被用来考察面试者对于大数据处理的能力以及相关算法的理解。
处理海量数据的挑战主要体现在以下几个方面：1. 存储空间的限制：海量数据需要巨大的存储空间，如何高效地存储这些数据是一个难题。
2. 计算效率的要求：海量数据的计算速度通常要求非常高，需要使用高效的算法和计算模型。
3. 数据的处理：如何对海量数据进行有效的处理，从中提取出有用的信息，是一个关键问题。
二、常见的海量数据面试题及解决方案1. 确定一个文件中出现次数最多的单词。
在解决这个问题时，我们可以采用“分而治之”的思想，将大文件划分为多个小文件，然后分别统计每个小文件中出现次数最多的单词，最后再比较得出结果。
2. 求海量数据中的中位数。
对于海量数据，直接将其全部加载到内存中是不现实的。
解决这个问题可以采用“分治算法”。
具体操作步骤如下：a. 将海量数据分成多个小的数据块，每个数据块的大小可以装在内存中；b. 对每个数据块进行排序；c. 取出每个数据块的中位数，并找出这些中位数的中位数，即为所求中位数。
3. 找出海量数据中出现次数最多的前K个元素。
解决这个问题可以采用“堆”的数据结构。
具体操作步骤如下：a. 遍历整个海量数据集，将前K个元素放入到一个小根堆中；b. 对于剩余的元素，如果其出现次数大于堆顶元素的出现次数，则将堆顶元素弹出，再将该元素加入堆中；c. 最后堆中剩余的就是出现次数最多的前K个元素。
4. 判断一个数是否在海量数据中存在。
对于单个数字的查找，可以使用布隆过滤器（Bloom Filter）进行快速检索。
布隆过滤器是一种数据结构，用于判断一个元素是否存在于一个集合中。
数据专员的面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识部分1. 请简要介绍数据专员的工作职责和日常工作内容。
2. 数据专员在数据处理过程中，需要掌握哪些基本技能？3. 什么是数据清洗？请列举至少三种数据清洗的方法。
4. 什么是数据挖掘？请简述数据挖掘的基本步骤。
5. 请解释什么是数据仓库，以及数据仓库的主要作用。
6. 请简述大数据与云计算的关系，以及它们在数据管理中的应用。
7. 请说明什么是数据可视化，以及数据可视化在数据分析中的作用。
8. 什么是数据治理？请列举数据治理的几个关键点。
9. 请简述数据安全的基本原则，以及如何确保数据安全。
10. 请解释什么是数据质量，以及如何评估数据质量。
二、SQL编程部分1. 请使用SQL语句查询“员工表”中年龄大于30岁的男性员工的姓名和职位。
2. 请使用SQL语句查询“销售表”中，销售金额最高的前5名产品及其销售金额。
3. 请使用SQL语句查询“客户表”中，客户所在城市为“北京”的客户数量。
4. 请使用SQL语句查询“订单表”中，订单日期为“2023-11-01”的订单详情。
5. 请使用SQL语句查询“员工表”中，部门名称为“财务部”的员工姓名和邮箱。
6. 请使用SQL语句查询“销售表”中，每个销售人员的销售总额和销售数量。
7. 请使用SQL语句查询“客户表”中，客户名称包含“科技”的客户所在城市。
8. 请使用SQL语句查询“订单表”中，订单日期在“2023-01-01”到“2023-12-31”之间的订单详情。
9. 请使用SQL语句查询“员工表”中，职位为“经理”的员工姓名、年龄和所在部门。
10. 请使用SQL语句查询“销售表”中，销售金额最高的前10名产品及其销售员姓名。
三、数据分析与统计部分1. 请简述如何通过数据分析发现业务问题。
2. 请解释什么是相关性分析，以及如何进行相关性分析。
3. 请简述如何通过数据分析进行客户细分。
4. 请解释什么是时间序列分析，以及时间序列分析在数据分析中的应用。
数据专员面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识部分1. 题目：请简述数据专员在日常工作中需要掌握的数据处理工具和技术。
解析：此题考察应聘者对数据处理工具和技术的了解程度。
应聘者应能够列举出至少三种数据处理工具（如Excel、SQL、Python等）及其基本功能，并简要说明其在数据分析和处理中的应用。
2. 题目：什么是数据清洗？请列举三种常见的数据清洗方法。
解析：此题考察应聘者对数据清洗概念的理解和实际操作能力。
数据清洗是指对原始数据进行预处理，消除数据中的错误、缺失和不一致等问题。
应聘者应能够列举出至少三种数据清洗方法，如删除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。
3. 题目：简述数据可视化在数据分析中的作用。
解析：此题考察应聘者对数据可视化概念的理解。
数据可视化是将数据以图形、图像等形式呈现，有助于人们更好地理解数据背后的信息。
应聘者应能够说明数据可视化在数据分析中的作用，如直观展示数据趋势、发现数据规律、辅助决策等。
4. 题目：什么是数据挖掘？请列举三种常用的数据挖掘方法。
解析：此题考察应聘者对数据挖掘概念的理解。
数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
应聘者应能够列举出至少三种常用的数据挖掘方法，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
5. 题目：什么是数据仓库？请简述其作用。
解析：此题考察应聘者对数据仓库概念的理解。
数据仓库是一个集中存储和管理企业数据的系统，用于支持数据分析和决策。
应聘者应能够说明数据仓库的作用，如数据整合、数据质量管理、数据挖掘等。
二、实际应用部分1. 题目：请结合实际案例，阐述数据专员在数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化和数据挖掘等方面的具体工作内容。
解析：此题考察应聘者对数据专员实际工作内容的了解。
应聘者应结合自身经验或实际案例，详细描述在数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化和数据挖掘等方面的具体工作内容，如数据来源、数据清洗方法、数据分析工具、可视化方法等。
2. 题目：假设您所在的公司需要分析用户购买行为，请您提出一个数据分析方案，并简要说明您将使用哪些工具和技术。
关于海量数据处理的面试题
关于海量数据处理的面试题YJBYS小编认为，当你为面试做了足够的准备是时候，你的面试已经成功了一半，下面来看看以下的面试题吧。
在处理海量数据问题时，首先要仔细分析问题，明白问题需要解决那些关键问题，明白需要达到怎样的存储、*能要求，在这之前，应充分理解业务数据的分布、数据粒度、数据服务的质量要求、数据的动态*、数据的关联*等真实数据、业务熟悉。
通常我认为，处理海量数据问题时，心中要有一些基本概念：1.现有的开源的优秀工具那些是处理海量数据的;2.海量数据就因为数据大吗，可以考虑对海量数据进行分区*作;3.加快海量数据的访问，数据索引必不可是;4.内存总是有限的，内存的速度是最好的，建立缓存机制是十分必要的;6.海量数据离不开集群、分布式，分布式的出错处理、负载均衡就必然要有一套可行的机制;7.所有底层的问题或者说存储的问题解决了，未来方便上层应用或者夸大底层支持的业务，对外应该有一个明朗的逻辑视图;8.系统设计和结构，会因为不同的语言、*作*在实现难以上不同，这也需要考虑;10.尽管说存储不是问题，如果能对数据进行压缩处理，又可以接受的*能，这何乐而不为呢。
在参考前人博客、文摘加上个人一点理解，汇总以下一些基础概念已帮助和我一样面临就业的学生，应对未来公司的面试考核。
当然，有实际工作经验的大牛门来说，下面的问题早已不是问题，他们都在某个问题上是专家了。
欢迎大牛指导!具有通用*的数据结构和算法思路汇总有：1.Bloomfilter2.Hashing3.bit-map4.堆5.双层桶划分，可以理解为多级索引6.数据库索引7.倒排索引(Invertedindex)8.外排序9.trie树10.分布式处理附：Android面试题1、Activity的基本知识和Activity之间的跳转2、Service的基本知识和怎么样用一个service来播放音乐3、Service和Thread的区别，什么时候只能用Service不能用Thread4、进程之间的通信5、SQLite的基本知识和*作，contentprovider和SQLite之前的联系6、怎么样防止一个应用发生anr7、AnycTask的基本知识8、handler的*作，在一个子线程中的handler怎么被另一个子线程*作9、所有的android控件都熟悉吗10、多分辨率的适配，dpi的定义，同一dpi，怎么区分不同大小的屏幕11、对简历中项目的描述(这个是重点，描述的好坏直接决定了这次面试的成功与否)12、对当前工作内容的描述【关于海量数据处理的面试题】相关文章：1.关于JAVA的面试题2.关于公选面试题3.关于面试题精选4.关于团队意识的面试题5.关于继续学习的面试题6.关于PHP面试题的分享7.关于工业工程*面试题8.关于阿尔卡特的面试题目。
海量数据处理面试题
何谓海量数据处理？所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。
何谓海量，就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大，导致无法一次性装入内存。
那解决办法呢?针对时间，我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构，如Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie树，针对空间，无非就一个办法：大而化小：分而治之/hash映射，你不是说规模太大嘛，那简单啊，就把规模大化为规模小的，各个击破不就完了嘛。
至于所谓的单机及集群问题，通俗点来讲，单机就是处理装载数据的机器有限(只要考虑cpu，内存，硬盘的数据交互)，而集群，机器有多辆，适合分布式处理，并行计算(更多考虑节点和节点间的数据交互)。
再者，通过本blog内的有关海量数据处理的文章：Big Data Processing，我们已经大致知道，处理海量数据问题，无非就是：1.分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序；2.双层桶划分3.Bloom filter/Bitmap；4.Trie树/数据库/倒排索引；5.外排序；6.分布式处理之Hadoop/Mapreduce。
下面，本文第一部分、从set/map谈到hashtable/hash_map/hash_set，简要介绍下set/map/multiset/multimap，及hash_set/hash_map/hash_multiset/hash_multimap之区别(万丈高楼平地起，基础最重要)，而本文第二部分，则针对上述那6种方法模式结合对应的海量数据处理面试题分别具体阐述。
第一部分、从set/map谈到hashtable/hash_map/hash_set稍后本文第二部分中将多次提到hash_map/hash_set，下面稍稍介绍下这些容器，以作为基础准备。
一般来说，STL容器分两种，序列式容器(vector/list/deque/stack/queue/heap)，关联式容器。
数据处理面试题
数据处理面试题1. 数据处理的重要性和挑战数据处理在现代社会中扮演着至关重要的角色。
大量的数据被不断产生和积累，这包括来自各种来源的传感器数据、用户生成的数据、社交媒体数据、市场数据等。
这些数据对于企业和组织来说都具有巨大的潜力，可以用于洞察用户行为、优化业务流程、进行市场分析、发现模式和趋势等。
然而，要从庞大的数据中提取出有用的信息并进行准确、有效的处理是一个巨大挑战。
因此，数据处理在招聘过程中经常成为面试的焦点之一。
在下面的文章中，我们将讨论一些常见的数据处理面试题及其解决方案。
2. 数据清洗与预处理数据清洗和预处理是数据处理过程中的关键步骤。
以下是一些可能出现在面试中的与数据清洗和预处理相关的问题：问题1：什么是数据清洗？为什么它在数据处理中如此重要？问题2：在清洗数据时，你可能遇到什么问题？你如何解决它们？问题3：如何处理缺失值和异常值？用合同的格式来回答这些问题可能不太符合要求，因此我将以段落的形式来回答这些问题。
数据清洗是指在数据处理过程中去除不准确、不完整、重复或无效的数据。
它在数据处理中至关重要，因为不干净的数据可能会导致误导性的结果和分析。
数据清洗的过程包括删除重复数据、处理缺失值和异常值，并对数据进行标准化和规范化。
在清洗数据时，可能会遇到各种问题。
例如，缺失值是指数据集中存在一些缺失的数据点。
处理缺失值的方法可以是删除包含缺失值的行或列，或者使用插补方法来填补这些缺失值。
异常值是指与其他观测值显著不同的数据点。
可以使用统计方法，如均值、中位数和标准差来检测和处理异常值。
3. 数据转换与特征工程数据转换和特征工程是将原始数据转化为适用于机器学习和数据分析的格式的常用技术。
以下是一些可能出现在面试中的与数据转换和特征工程相关的问题：问题1：什么是数据转换？为什么它在数据处理中如此重要？问题2：请谈谈常见的数据转换方法和技术。
问题3：特征工程在机器学习中的作用是什么？你可以举一个例子吗？对于这些问题，我将采用合适的形式来回答。
数据处理 面试题目及答案
数据处理面试题目及答案一、问题：请简单介绍一下数据处理的概念。
答案：数据处理是指将原始数据进行整理、清洗、加工和分析，以获得有意义和有用的信息。
数据处理能够帮助我们从大量的数据中提取特定的信息，发现规律和趋势，为决策提供支持。
二、问题：请列举一些常用的数据处理技术。
答案：常用的数据处理技术包括数据清洗、数据转换、数据聚合、数据挖掘、数据可视化等。
数据清洗指的是处理原始数据中存在的错误、缺失或者冗余数据；数据转换是将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构；数据聚合是将多个数据集合并为一个整体进行分析；数据挖掘是通过使用机器学习和统计分析方法，从大量的数据中发现隐藏的模式和关联规则；数据可视化将数据以图表、图形等形式呈现出来，使得数据更易于理解和分析。
三、问题：请解释一下数据清洗的步骤。
答案：数据清洗的步骤包括数据收集、数据评估、数据处理和数据验证。
首先，我们需要收集原始数据，可以来自不同的渠道，如数据库、文本文件、传感器等。
然后，对收集到的数据进行评估，观察数据是否存在错误、缺失或冗余。
接下来，进行数据处理，即去除错误、补充缺失、去除冗余等。
最后，对处理后的数据进行验证，确保数据的准确性和完整性。
四、问题：请描述一下数据挖掘的过程。
答案：数据挖掘的过程包括问题定义、数据收集、数据清洗、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用。
首先，我们需要明确挖掘的问题是什么，比如预测用户购买行为、分类客户群体等。
然后，收集相关的数据，可以通过调查问卷、日志文件等方式获取。
接下来，对收集到的数据进行清洗，去除错误和缺失的数据。
在特征选择阶段，我们选择最具代表性和相关性的特征用于模型构建。
然后，构建模型，可以使用机器学习算法进行训练和预测。
在模型评估过程中，评估模型的性能和准确度。
最后，将训练好的模型应用到实际问题中，得出有意义的结论和预测结果。
五、问题：请提及一些常用的数据可视化工具。
答案：常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI、D3.js、matplotlib、ggplot等。
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海量数据处理专题（一）——开篇2010-10-08 13:03转载自08到北京最终编辑08到北京大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。
下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。
下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。
本贴从解决这类问题的方法入手，开辟一系列专题来解决海量数据问题。
拟包含以下几个方面。
1.Bloom Filter2.Hash3.】4.Bit-Map5.堆(Heap)6.双层桶划分7.数据库索引8.倒排索引（Inverted Index）9.外排序10.Trie树11.MapReduce海量数据处理专题（二）——Bloom Filter2010-10-08 13:04【转载自08到北京最终编辑08到北京【什么是Bloom Filter】Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。
Bloom Filter的这种高效是有一定代价的：在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合（false positive）。
因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。
而在能容忍低错误率的应用场合下，Bloom Filter通过极少的错误换取了存储空间的极大节省。
这里有一篇关于Bloom Filter的详细介绍，不太懂的博友可以看看。
【适用范围】可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集【基本原理及要点】对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。
将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。
同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。
所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。
还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。
当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。
在错误率不大于E的情况下，m 至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。
但m还应该更大些，因为还要保证bit 数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)倍(lg表示以2为底的对数)。
!举个例子我们假设错误率为，则此时m应大概是n的13倍。
这样k大概是8个。
注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。
通常单个元素的长度都是有很多bit的。
所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。
【扩展】Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。
Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。
Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。
SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。
相关的具体百度腾讯面试算法例子请看作者原文章：海量数据处理专题（三）——Hash2010-10-08 13:05转载自08到北京]最终编辑08到北京海量数据处理专题（三）——Hash【什么是Hash】Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射，pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。
这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。
简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
HASH主要用于信息安全领域中加密算法，它把一些不同长度的信息转化成杂乱的128位的编码,这些编码值叫做HASH值. 也可以说，hash就是找到一种数据内容和数据存放地址之间的映射关系【适用范围】快速查找，删除的基本数据结构，通常需要总数据量可以放入内存。
【基本原理及要点】hash函数选择，针对字符串，整数，排列，具体相应的hash方法。
碰撞处理，一种是open hashing，也称为拉链法；另一种就是closed hashing，也称开地址法，opened addressing。
【扩展】d-left hashing中的d是多个的意思，我们先简化这个问题，看一看2-left hashing。
2-left hashing指的是将一个哈希表分成长度相等的两半，分别叫做T1和T2，给T1和T2分别配备一个哈希函数，h1和h2。
在存储一个新的key时，同时用两个哈希函数进行计算，得出两个地址h1[key]和h2[key]。
这时需要检查T1中的h1[key]位置和T2中的h2[key]位置，哪一个位置已经存储的（有碰撞的）key比较多，然后将新key存储在负载少的位置。
如果两边一样多，比如两个位置都为空或者都存储了一个key，就把新key 存储在左边的T1子表中，2-left也由此而来。
在查找一个key时，必须进行两次hash，同时查找两个位置。
这里有相关的Hash处理的例题。
!海量数据处理专题（四）——Bit-map2010-10-08 13:05转载自08到北京最终编辑08到北京海量数据处理专题（四）——Bit-map【什么是Bit-map】所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value，而Key 即是该元素。
由于采用了Bit为单位来存储数据，因此在存储空间方面，可以大大节省。
如果说了这么多还没明白什么是Bit-map，那么我们来看一个具体的例子，假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排序（这里假设这些元素没有重复）。
那么我们就可以采用Bit-map的方法来达到排序的目的。
要表示8个数，我们就只需要8个Bit（1Bytes），首先我们开辟64Bytes 的空间，将这些空间的所有Bit位都置为0(如下图：)然后遍历这5个元素，首先第一个元素是4，那么就把4对应的位置为1（可以这样操作p+(i/8)|(0x01<<(i%8)) 当然了这里的操作涉及到Big-ending和Little-ending的情况，这里默认为Big-ending）,因为是从零开始的，所以要把第五位置为一（如下图）："然后再处理第二个元素7，将第八位置为1,，接着再处理第三个元素，一直到最后处理完所有的元素，将相应的位置为1，这时候的内存的Bit 位的状态如下：然后我们现在遍历一遍Bit区域，将该位是一的位的编号输出（2，3，4，5，7），这样就达到了排序的目的。
【适用范围】可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说数据范围是int的10倍以下【基本原理及要点】使用bit数组来表示某些元素是否存在，比如8位电话号码【扩展】Bloom filter可以看做是对bit-map的扩展&【问题实例】这里有相关的BitMap例题。
海量数据处理堆2010-10-20 12:59【什么是堆】概念：堆是一种特殊的二叉树，具备以下两种性质1）每个节点的值都大于（或者都小于，称为最小堆）其子节点的值2）树是完全平衡的，并且最后一层的树叶都在最左边这样就定义了一个最大堆。
如下图用一个数组来表示堆：那么下面介绍二叉堆：二叉堆是一种完全二叉树，其任意子树的左右节点（如果有的话）的键值一定比根节点大，上图其实就是一个二叉堆。
你一定发觉了，最小的一个元素就是数组第一个元素，那么二叉堆这种有序队列如何入队呢看图：假设要在这个二叉堆里入队一个单元，键值为2，那只需在数组末尾加入这个元素，然后尽可能把这个元素往上挪，直到挪不动，经过了这种复杂度为Ο(logn)的操作，二叉堆还是二叉堆。
%那如何出队呢也不难，看图：出队一定是出数组的第一个元素，这么来第一个元素以前的位置就成了空位，我们需要把这个空位挪至叶子节点，然后把数组最后一个元素插入这个空位，把这个“空位”尽量往上挪。
这种操作的复杂度也是Ο(logn)。
【适用范围】海量数据前n大，并且n比较小，堆可以放入内存【基本原理及要点】最大堆求前n小，最小堆求前n大。
方法，比如求前n小，我们比较当前元素与最大堆里的最大元素，如果它小于最大元素，则应该替换那个最大元素。
这样最后得到的n个元素就是最小的n个。
适合大数据量，求前n小，n的大小比较小的情况，这样可以扫描一遍即可得到所有的前n元素，效率很高。
【扩展】双堆，一个最大堆与一个最小堆结合，可以用来维护中位数。
【问题实例】1)100w个数中找最大的前100个数。
用一个100个元素大小的最小堆即可。
海量数据处理双层桶2010-10-20 13:00【什么是双层桶】事实上，与其说双层桶划分是一种数据结构，不如说它是一种算法设计思想。
面对一堆大量的数据我们无法处理的时候，我们可以将其分成一个个小的单元，然后根据一定的策略来处理这些小单元，从而达到目的。
【适用范围】第k大，中位数，不重复或重复的数字￥【基本原理及要点】因为元素范围很大，不能利用直接寻址表，所以通过多次划分，逐步确定范围，然后最后在一个可以接受的范围内进行。
可以通过多次缩小，双层只是一个例子，分治才是其根本（只是“只分不治”）。
【扩展】当有时候需要用一个小范围的数据来构造一个大数据，也是可以利用这种思想，相比之下不同的，只是其中的逆过程。
【问题实例】1).亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这亿个整数。
有点像鸽巢原理，整数个数为2^32,也就是，我们可以将这2^32个数，划分为2^8个区域(比如用单个文件代表一个区域)，然后将数据分离到不同的区域，然后不同的区域在利用bitmap就可以直接解决了。
也就是说只要有足够的磁盘空间，就可以很方便的解决。
当然这个题也可以用我们前面讲过的BitMap方法解决，正所谓条条大道通罗马~~~2).5亿个int找它们的中位数。
这个例子比上面那个更明显。
首先我们将int划分为2^16个区域，然后读取数据统计落到各个区域里的数的个数，之后我们根据统计结果就可以判断中位数落到那个区域，同时知道这个区域中的第几大数刚好是中位数。