作为一名大数据开发工程师，求职面试时，关于海量数据处理的问题时常会遇到。
张工是一名程序员，最近到某知名互联网公司面试，面试官提出这样的一个问题：
有两份文件a、b ，各存放 50 亿个 URL，每个 URL 各占 64字节，内存限制是 4G。请问如何找出这两份文件中共同的 URL？
张工一时没有回答上来，面试官说：你从事大数据开发有三年多了，这道题目应该难不倒你啊。
被面试官这么一说，张工都不好意思了。
其实面试官问这个问题无非就是考察两点：
考察求职者对分治策略思想是否了解？
如何利用分治策略思想解决不同场景的问题能力？
解决这个问题前，我们先来看看什么是分治策略思想。
什么是分治策略( Divide and Conquer )
将原始问题划分或者归结为规模较小的子问题
递归或迭代求解每个子问题（独立求解）
将子问题的解综合得到原问题的解
注意：
子问题与原始问题性质完全一样
子问题之间可彼此独立地求解
递归停止时子问题可直接求解（子问题足够小，我们可以有直接的求解算法）
了解了分治策略思想了，我们再回过头来看看面试官提出的题目：
每个 URL 占 64字节，那么 50 亿个 URL占用的空间大小约为 320GB。
5, 000, 000, 000 * 64B ≈ 5GB * 64 = 320GB
由于内存大小限制，只有 4G，我们不可能一次性把所有 URL 加载到内存中处理，根据分治策略思想，我们可以把一份文件中的 URL 按照某个特征划分为多个小文件，使得每个小文件大小不超过 4G，这样就可以把这个小文件读到内存中进行处理了。
解决方案
首先遍历 a文件，对遍历到的 URL 求 hash(URL) % 1000 ，根据计算结果把遍历到的 URL 存储到 a0, a1, a2, ..., a999小文件中，这样每个文件大小约为 300MB。对此，你可能有疑问，为什么是1000？而不是2000，或是3000，这主要根据内存大小和要分治的文件大小来计算，我们就大致可以把320G大小分为1000份，这样每份文件大小约300MB。
接着，我们使用同样的方法遍历b 文件，同样把遍历到的 URL 分别存储到 b0, b1, b2, ..., b999 小文件中。
经过这样处理过后，所有可能相同的 URL 都在对应的小文件中，即 a0 对应 b0,a1 对应 b1， ..., a999 对应 b999，不对应的小文件不可能有相同的 URL。
那么接下来，我们只需要求出这 1000 对小文件中每一对相同的 URL 就好了。
接着遍历 ai( [0,999] )，把 URL 存储到一个 HashSet 集合中。然后遍历 bi 中每个 URL，检查在 HashSet 集合中是否存在，若存在，说明这就是我们要找的共同 URL，我们可以把这些 URL 保存到一个单独的文件中。
总结
分而治之，进行哈希取余；
对每个子文件进行 HashSet 统计。
关于分治策略思想，平时工作中要注意总结和积累，查漏补缺，不断完善自己的知识体系。
由于笔者水平有限，文中纰漏之处在所难免，权当抛砖引玉，不妥之处，请大家批评指正。
本文采用时间换取空间做法，不知对此你有没有其他更好的解决方案，欢迎交流！
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