大数据问题，确切来说是很大数据量下的空间限制问题，解决方法有以下7种（图源左程云基础班）：先思考用一个大的HashMap的情况。 key是某个整数，value是该整数出现的次数，这样可以统计词频，然后得出TOP10词频。
技术人士将其称为 “ShotSpotter”，配合大数据分析机制即可用于追踪潜在的犯罪发生地点，警员则根据分析结论立即前往对应位置。实时犯罪数据所带来的易处并不局限于执法领域：TruliaLocal热点地图能够提供犯罪活动报告，从而帮助住房买家选择更友善、更安全的生活环境。
在大数据时代的背景下，海量的数据整理成为了各个企业急需解决的问题。云计算技术、物联网等技术快速发展，多样化已经成为数据信息的一项显著特点，为充分发挥信息应用价值，有效存储已经成为人们关注的热点。
征信大数据乱了怎么养？半年不要再申卡、申请网贷，一些网贷产品不要轻易去点，比如点击查看额度，有可能会被查一次征信，特别是那些不靠谱的高利贷平台，更容易踩雷。已经有的信用卡和贷款，好好维护，必须按照规定及时还款，切勿逾期还款，只要保持良好的履约行为，对于信用还是有一定的帮助。
一个文件有100万行，如果编写出来也慢死。mmap的方式，将文件映射到内存中，但是你内存多大啊，或者使用fread---.不过32位的LINUX一个进程的最大内存申请总和为3G。
C语言处理大数据一般有三种处理方法：分段处理，即无论文件多大，程序中使用的永远只是一小段部分，可以使用一个缓冲区，根据用户交互输入，分段的输出。
C语言的文件长度获取函数最大值到4GB就溢出了。用windows api吧，获取文件长度GetFileSize分为高地位分别从返回值和参数返回。写入时可通过WriteFile的lpOverlapped参数设置偏移值，能支持更大的文件。参数虽然多一点，可是总能解决你的问题。
1、Java的基础数据类型包括整数、浮点数、字符、布尔值，以及引用数据类型如类、接口和数组。类型转换分为自动和强制，如Integer装箱和拆箱简化了基本类型与对象的转换。逻辑运算符&和&&的区别在于&执行右侧表达式，无短路行为，而&&的短路特性在左侧为假时跳过右侧操作。
1、系统平台在进行大数据挖掘分析处理时，主要面临的挑战包括数据复杂性、技术局限性、隐私和安全问题，以及计算资源的需求。首先，数据复杂性是一个重大挑战。大数据通常来自多种不同的来源，如社交媒体、日志文件、事务数据等，这些数据具有不同的格式和结构，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
2、短期内或许难以发挥作用 数据剖析需求不断的试错，很难在短期内证明方法的有效性，或许难以取得其他人物的支持。
3、信息收集：物联网与基础设施建设之间的悖论 在信息收集方面当前，我国正在着力于大数据研究来推进物联网的发展，然而与物联网的发展相悖论的便就是我国的基础信息设施建设。
4、大数据急需攻克的五大世界性难题 世界人民的健康记录：医学领域最急需的资源，人脑图谱：了解身体的各个部分如何运作，统筹世界范围内的铀原料供应：追踪武器化活动与能源供给等这些人们最关注的世界性难题，IBM、谷歌等巨头级企业已经开始对这类高难度挑战发起冲击，这很令人期待。
5、专业的分析工具：在发展数据分析技术的同时，传统的软件工具不再适用。目前人类科技尚不成熟，距离开发出能够满足大数据分析需求的通用软件还有一定距离。如若不能对这些问题做出处理，在不久的将来大数据的发展就会进入瓶颈，甚至有可能出现一段时间的滞留期，难以持续起到促进经济发展的作用。
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。
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）。
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。
分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。分布式计算可以分为以下几类：传统的C/S模型。如HTTP/FTP/SMTP/POP/DBMS等服务器。
大数据是指那些超出常规软件工具处理能力的庞大数据集，它需要特别的处理模式以提取价值。 并行计算是指同时利用多个计算资源来解决计算问题，这通常涉及多处理机或网络化计算机。 并行计算在大数据分析中尤为重要，例如，在全球高清影像中搜索飞机，分布式处理可以显著提高搜索效率。
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。
