/*
1,hash散列
2,找到每个块出现次数最多的(默认出现均匀)—–>可以用字典树
3,在每个块出现最多的数据中挑选出最大的为结果
*/
问题一：
怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个
算法思想：
方案1：先做hash，然后求模映射为小文件，求出每个小文件中重复次数最多的一个，并记录重复次数。
然后找出上一步求出的数据中重复次数最多的一个就是所求（如下）。
问题二：
网站日志中记录了用户的IP，找出访问次数最多的IP。
算法思想：
IP地址最多有2^32=4G种取值可能，所以不能完全加载到内存中。
可以考虑分而治之的策略；
map
按照IP地址的hash(IP)%1024值，将海量日志存储到1024个小文件中，每个小文件最多包含4M个IP地址。
reduce
对于每个小文件，可以构建一个IP作为key，出现次数作为value的hash_map，并记录当前出现次数最多的1个IP地址。
有了1024个小文件中的出现次数最多的IP，我们就可以轻松得到总体上出现次数最多的IP。
原文地址：
http://blog.csdn.net/cnnumen/article/details/5781226
同样的问题：
假设有1kw个身份证号，以及他们对应的数据。身份证号可能重复，要求找出出现次数最多的身份证号。
补充问题：
如果是要找出前k个最大的呢？
类似问题：
有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。
算法思想：
第一步、顺序读文件中，对于每个词x，取，然后按照该值存到5000个小文件（记为）中。这样每个文件大概是200k左右。如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。
(第一步结束后，相同内容的词在同一个文件中，且文件比较小)
对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率（可以采用trie树/hash_map等），并取出出现频率最大的100个词（可以用含100个结点的最小堆），并把100词及相应的频率存入文件，这样又得到了5000个文件。下一步就是把这5000个文件进行归并（类似与归并排序）的过程了。
类似问题：
有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。
算法思想：
顺序读取10个文件，按照hash(query)%10的结果将query写入到另外10个文件（记为）中。这样新生成的文件每个的大小大约也1G（假设hash函数是随机的）。
找一台内存在2G左右的机器，依次对用hash_map(query, query_count)来统计每个query出现的次数。利用快速/堆/归并排序按照出现次数进行排序。将排序好的query和对应的query_cout输出到文件中。这样得到了10个排好序的文件（b0,b1,b2,…,b9）。
对(b0，b1，b2..，b9)这10个文件进行归并排序（内排序与外排序相结合）。