大数据问题
Map-Reduce和Hadoop逐渐成为热门。
1介绍哈希函数
哈希函数又叫散列函数，哈希函数的输入域可以是非常大的范围，但是输出域是固定范围。假设为s。
哈希函数性质：
1：典型的哈希函数都拥有无限的输入值域；
2：输入值相同时，返回值一样；
3：输入值不同时，返回值可能一样，也可能不一样。
4：不同输入值得到的哈希值，整体均匀的分布在输出域s上。
1~3是哈希函数的哈希值，第4点是评价一个哈希函数优劣的关键。（并且这种分布与输入值是没有关系的；比如：aaa1，aaa2，aaa3，虽然相似，但是计算出的哈希值差异巨大）
MD5算法与SHA1算法都是经典的哈希函数算法，了解即可，面试时不需要掌握。
2：介绍Map-Reduce
第一步：Map阶段：通过哈希算法把大任务分成小任务；
第二步：Reduce阶段：子任务并发处理，然后合并结果。
难点：在于工程上的处理。
注意点：
1：备份的考虑，分布式存储的设计细节，以及容灾策略。
比如在一个大型的分布式系统中，每台计算机是一个计算节点，这么多机器，总会有坏的，一旦坏了，上面的数据怎么办呢，一个数据属于多少个备份才算合适呢？
MapReduce产生文件相等庞大，可能一个问文件就可能让一台机器的文件存不下，这么多文件，如何分布式存储呢？还有如何让这个系统对用户来说是透明的呢（就是用户在终端使用的时候感觉在一台电脑上是一样的），这种存储的核心是分布式文件系统，而分布式文件系统需要考虑软件，硬件，效率，灾难恢复等多方面的问题。这不是一个简单的工程问题。
2：任务分配策略与任务进度跟踪的细节设计，节点状态的呈现。
再比如说：MapReduce的Map阶段就是把任务分配给不同的机器，分布式系统的机器性能都是不同的，即便是机器性能相同，任务也不会分配的那么平均，必然会导致某些机器先完成，某些机器后完成，所以任务分配也需要考虑，均衡的策略也需要去设计。
还有分布式系统是多用户的，任务的执行是并行的，这就需要跟踪每个任务完成的进程，一旦有些任务失败，就要想办法重新执行该任务，所以就需要中心控制，而且既然要跟踪任务的执行，当然也要实时查询节点的状态，同时还得重新分配失败的任务。
3：多用户权限的控制。
再比如，任何一个系统都要设置不同的权限，防止用户修改删除，系统的重要文件，导致系统的奔溃，分布式系统也不例外，对多用户的安全控制也是需要考虑的条件之一。
3：用MapReduce解决的一个经典的统计问题
用MapReduce方法统计一篇文章中单词出现的个数。