1.海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。

　　首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到ip是32位的，最多有个2^32个ip。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，在找出每个小文件中出现频率最大的ip（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的ip中，找出那个频率最大的ip，即为所求。

算法思想：分而治之+Hash

1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理；

2.按照IP地址的hash(ip)%1024（相同的ip一定会被分到同一个文件中）,把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址；

3.对于每个小文件，可以构建一个ip为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个ip地址；

4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的ip，再依出现次数排序得到总体上出现次数最多的ip；

大数据算法