1、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）。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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。客户端向服务器发送请求，服务器处理请求，并把结果返回给客户端。客户端处于主动，服务器处于被动。集群技术。一种称集群的技术出现了，它把多台服务器连接起来，当成一台服务器来用。
6、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。
1、细说分布式Redis架构设计和踩过的那些坑_redis 分布式_ redis 分布式锁_分布式缓存redis Redis，RedisCluster和Codis Redis：想必大家的架构中，Redis已经是一个必不可少的部件，丰富的数据结构和超高的性能以及简单的协议，让Redis能够很好的作为数据库的上游缓存层。
2、此时就需要使用分布式锁了。简而言之，分布式锁就是用来控制同一时刻，只有一个线程可以访问被保护的资源。可以使用 SETNX key value 命令实现互斥的特性。解释下：如果 key 不存在，则设置 value 给这个 key ，否则啥都不做。
3、消息队列系统：消息队列系统可以说是一个大型网站的必备基础组件，因为其具有业务 解耦、非实时业务削峰等特性。Redis提供了发布订阅功能和阻塞队列的功 能，虽然和专业的消息队列比还不够足够强大，但是对于一般的消息队列功 能基本可以满足。比如在分布式爬虫系统中，使用 redis 来统一管理 url队列。
4、在Redis读写分离的情况下，使用哨兵可以很轻松地做到故障恢复，提升了整体的可用性。但哨兵无法解决Redis单机写的瓶颈，这就需要引入集群模式，相应的文章也被列为明年的写作计划中。
5、区别：存储方式不同 memecache 把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小；redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性，支持数据的持久化（笔者注：有快照和AOF日志两种持久化方式，在实际应用的时候，要特别注意配置文件快照参数，要不就很有可能服务器频繁满载做dump）。
6、首先 Redis 有什么缓冲区呢？一共 4 个：服务器端会给 每个连接的客户端 都设置了一个输入缓冲区。暂存请求数据。输入缓冲区会先把客户端发送过来的命令暂存起来，Redis 主线程再从输入缓冲区中读取命令，进行处理。
硬盘存储：硬盘作为计算机的主要存储介质，包括机械硬盘、固态硬盘和混合硬盘等类型，它们能够存储各类数据，如文档、图片、音频和视频等。 磁带存储：磁带是一种顺序访问存储设备，数据按顺序存储在磁带上。这种存储方式通常用于大数据的备份和长期存档。
大数据存储的三种主要方式包括： **分布式文件系统**：这种方式将数据分散存储在多个节点上，如Hadoop Distributed File System （HDFS），它专为大规模数据集设计，支持数据的高可靠性和高可扩展性。通过在不同的节点上存储数据的多个副本，即使部分节点失败，也能保证数据的完整性和可用性。
大数据存储的三种方式包括：分布式文件系统、NoSQL数据库、数据仓库。首先，分布式文件系统是大数据存储的关键方式之一。这种系统将数据分散存储在多个物理节点上，从而提高了数据的可靠性和可扩展性。Hadoop Distributed File System是分布式文件系统的代表，它是Apache Hadoop项目的一部分。
大数据存储方式有分布式存储、存储虚拟化等。分布式存储是一种高度容错性、高吞吐量、支持批处理的数据存储方式，适用于大规模数据分析问题。分布式文件系统是存储和管理多个文件，通过集中式存储和分布式文件系统可以提供高吞吐量的数据访问。
大数据存储的三种方式有：不断加密：任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。然而，黑客攻击经常被覆盖在业务故障中，最新的网络攻击活动在新闻报道不断充斥。
分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。
分布式存储是一种将数据分散存储在多个独立的节点上，通过网络连接形成分布式网络架构的存储方式。常见的分布式存储系统包括：HDFS：Hadoop分布式文件系统，可以处理大规模数据。Ceph：一种分布式存储系统，可以提供高性能、高可靠性和高可扩展性的数据存储服务。
分布式存储有块存储、对象存储、文件存储，有不同的开源项目如Ceph、GlusterFS、Sheepdog、Swift，还有不同的商业实现如Google、AWS、微软、金山、七牛、又拍、阿里云元核云等，思路或多或少都有些不同，可选的硬件种类也很多。似乎可选的东西太多了，而且各有优缺点。
1、然而，CAP理论并不适用于所有情况，比如在处理数据库事务时，eBay提出了BASE理论。BASE强调基本可用性、软状态和最终一致性，允许在一定程度上牺牲事务的严格ACID特性以换取更高的系统可用性和扩展性。最后，让我们澄清一下集群与分布式的关系。
2、Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。Seata 将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模式，为用户打造一站式的分布式解决方案。
3、深入理解事务，还需要掌握最左前缀匹配原则在MySQL查询优化中的应用，如索引策略、查询优化技术（如潜意识查询和链路追踪）、联合索引、索引下推，以及count（*）问题。
4、针对于大数据量高并发的问题，若不做处理，服务器的性能将会成为服务的瓶颈，解决的方案之一便是数据分片，将大数据量在集群中按照一定的规则分片，使数据按照一定的规则分布集群的不同服务器上，以减轻单个服务器的压力，保证服务集群的可用性。
5、SAGA是一种更为灵活的分布式事务解决方案，通过本地事务和补偿事务的组合，实现事务的原子性。它在执行阶段和补偿阶段的划分，使得在高并发场景中处理分布式一致性问题更具扩展性和容错性。然而，补偿策略的多样性与场景特定性也带来了挑战。
为了解决这个问题，业界又提出另外一种限流算法，即滑动窗口限流。滑动窗口限流解决固定窗口临界值的问题，可以保证在任意时间窗口内都不会超过阈值。相对于固定窗口，滑动窗口除了需要引入计数器之外还需要记录时间窗口内每个请求到达的时间点，因此对内存的占用会比较多。
API网关中针对一个API、API分组、接入应用APPID，IP等进行限流。这些限流条件都将会产生一个限流使用的key，在后续的限流中都是对这个key进行限流。限流算法通常在API网关中可以采用令牌桶算法实现。
为了减轻redis压力，需要对令牌桶数据做过期处理，对于使用频率不是很高的业务场景，可以及时清理。
确保系统的高可用，要做的事情非常多，比如使用Redis缓存数据库的数据，降低数据库的压力，同时也要注意缓存穿透、雪崩、击穿等问题；但要是说到“不要被突增的访问量击垮”，通常就会到我们常说的分布式架构三板斧：限流、熔断、降级。
redis 0 以后开始支持扩展模块， redis-cell 是一个用rust语言编写的基于令牌桶算法的的限流模块，提供原子性的限流功能，并允许突发流量，可以很方便的应用于分布式环境中。令牌桶算法的原理是定义一个按一定速率产生token的桶，每次去桶中申请token，若桶中没有足够的token则申请失败，否则成功。