面试由于它的灵活性和有效性常被运用招聘中。那关于海量数据处理的一些面试题有哪些呢?下面是小编为你整理的海量数据处理的一些面试题，希望对你有帮助。

海量数据处理的面试题

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、性能要求，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、数据的动态性、数据的关联性等真实数据、业务熟悉。通常，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操作;

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;

5. 海量数据来源多样，数据格式也不相同，最好是统一为字符串处理，逻辑处理交给上层应用;

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、操作性在实现难以上不同，这也需要考虑;

9. 海量数据的一个应用就是数据挖掘服务，多域数据来源统一管理下，数据仓库和相关计算也应该了解一二;

10. 尽管说存储不是问题，如果能对数据进行压缩处理，又可以接受的性能，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!

具有通用性的数据结构和算法思路汇总有：

1. Bloom filter

2. Hashing

3. bit-map

4. 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(Inverted index)

8. 外排序

9.trie树

10.分布式处理