使用函数f将F中的内容分配到N个文件FF…、FN中（可以并行处理）。 对文件FF…、FN进行去重（每个文件并行处理）。 将去重后的文件Fn与历史文件Hn比较，得到新增用户结果Rn（并行处理）。 合并RR…、RN得到当日新增用户（并行处理）。
面试题-关于大数据量的分布式处理 题目：生产系统每天会产生一个日志文件F，数据量在5000W行的级别。文件F保存了两列数据，一列是来源渠道，一列是来源渠道上的用户标识。文件F用来记录当日各渠道上的所有访问用户，每访问一次，记录一条。
大数据的本质与特性 大数据是处理海量、高速增长和多样性的数据，以提取价值和驱动业务决策的关键工具。其五大特征，Volume（数据量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Veracity（准确性）和Value（价值），是理解其核心的关键。
1、未使用多线程，执行过程中程序会卡住。2：代码不够精简，或逻辑有问题。3：数据量太大。
2、首先，从数据源中读取需要去重的数据。这可以使用大数据框架（如Hadoop，Spark或Flink）提供的API来完成。其次，数据预处理：在进行去重之前，需要对数据进行一些预处理，例如去除空格，转换为小写等。这可以帮助提高去重算法的准确性。然后，选择去重算法：根据具体的业务需求，选择合适的去重算法。
3、网贷大数据可以通过以下方式进行清理： 数据去重：通过识别和删除重复的数据记录，确保每个借款人或投资人只有一条唯一的数据。 数据标准化：将不同格式或错误格式的数据统一为标准格式，例如统一日期格式、金额格式等，以便后续的分析和处理。
4、面试题-关于大数据量的分布式处理 题目：生产系统每天会产生一个日志文件F，数据量在5000W行的级别。文件F保存了两列数据，一列是来源渠道，一列是来源渠道上的用户标识。文件F用来记录当日各渠道上的所有访问用户，每访问一次，记录一条。
1、批量复制粘贴：如果您有大量的数据需要录入，可以使用批量复制和粘贴功能。将数据复制到剪贴板中，然后在Excel中选择要粘贴的单元格区域，右键单击并选择“粘贴”选项，然后选择“值”或“格式”选项，以便将数据粘贴到Excel中。
2、使用快捷键和自动填充：熟悉常用的Excel快捷键可以大大提高数据处理的速度和效率。另外，Excel的自动填充功能可以根据已有的数据模式自动填充相邻的单元格，加快数据输入和格式化。可以通过以下步骤处理： 分析数据结构：先了解数据的列数、行数、数据类型等，以便确定后续的处理方法。
3、使用文件分割器，对其进行分割。把文件拆分成15等份，每份150MB。通过less可以看到建表语句，为oracle，改成postgresql版，并建好表。打开zg，把insert into之外的语句删掉后，用Navicat for PostgreSQL工具运行sql，出现字符集错误。
4、大数据通过采集、存储、处理、分析和共享等一系列技术手段来处理。 采集：大数据的来源多种多样，包括社交媒体、传感器、日志文件、事务数据等。首先，要对这些数据进行有效的采集，确保数据的完整性和准确性。
5、- 数据预处理：收集到的数据需要经过清洗、转换和集成的预处理步骤。数据清洗旨在去除重复、无效或错误的数据，确保数据的准确性和可靠性。数据转换则涉及将数据转换成适于分析和处理的形式。
6、大数据处理过程一般包括以下步骤：数据收集 大数据处理的第一步是从各种数据源中收集数据。这些数据源可能包括传感器、社交媒体平台、数据库、日志文件等。收集到的数据需要进行验证和清洗，以确保数据的准确性和一致性。数据存储 大数据需要被有效地存储和管理，以便后续的处理和分析。
1、《大数据》题目单选题1）大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity，其中他们的含义分别是（1）、（2）、（3）、（4）。A.价值密度低B.处理速度快C.数据类型繁多D.数据体量巨大2）大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行（5）。
2、大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
3、d）Jobtracker 此题分析： hadoop的集群是基于master/slave模式，namenode和jobtracker属于master，datanode和 tasktracker属于slave，master只有一个，而slave有多个SecondaryNameNode内存需求和NameNode在一个数量级上，所以通常secondary NameNode（运行在单独的物理机器上）和NameNode运行在不同的机器上。
4、所谓高精度其实也就是用一个数组来表示一个大数，每个数组元素里面可以存一位或者多位，在两个大数进行运算的时候，要对两个数组模拟做竖式，实现起来还是比较麻烦的，不过这题因为只用到了加法，所以竖式并不难写。
5、一是隐私保护问题。大数据伦理面临的一大困境是，相关技术在政治、经济、文化、社会、生态等各个领域的应用，要以开放共享为基本理念和规则，而这同时也带来了个人隐私及安全保护方面的伦理难题。从伦理学的角度讲，隐私即在私人生活中的不愿诉诸公众社会或为非所意愿的他人知悉、干预的情况和事态。
