Bloom filter:长度为m的位数组，每个位置只占一位。假设有k个哈希函数，这些函数的输出域都大于等于m..对于一个输入对象，通过k个哈希函数计算结果，每个结果都是m的余数，然后在bitarray上涂黑对应的位置。检查一个对象是否是以前输入的对象，并检查相应的位置是否为黑色。如果一个不是黑色的，则输入一定不在集合中。
5、 面试题:处理一千条 数据与处理一千万条 数据的区别可能有人会说，量太大就需要用别的方法，但我想说的重点是，除了量没有区别，需要认真去做。但是，我们更倾向于处理1000件，因为一定要稳，无论做什么都不能大喜过望。稳中求胜才是上策。在处理这个问题之前，我们应该考虑自己的能力，权衡利弊。从目前的计算机发展来看，这没有什么区别，因为一个高性能的服务器可以处理1000万个简单的数据(个人实践经验)而不需要优化，但是如果你的数据很复杂，需要的不仅仅是重新排序，你就需要解决问题了。
6、大 数据告诉你求职者是如何 面试的big 数据告诉你一个求职者怎么样面试 big 数据告诉你一个求职者怎么样面试。对于一个没什么经验的求职者来说，我想放松一下/12344。下面是一个大数据来告诉你求职者怎么样面试！大数据告诉你求职者如何面试 1现在是一年一度的招聘季，想跳槽的人已经在面试的路上，幸运的人已经拿到offer了。无论如何，面试是求职中不可避免的一部分。我们在找工作的时候，是不是经常会有这样的困惑？为什么别人面试轻松过关，我们却连机会都没有面试？为什么别人上午见面下午就被录用，而自己面试“一面”“两面”最后都是“黄”？求职者面试不能迟到，但面试官方迟到。做求职者应该多久合适？面试多久得不到回复，就真的结束了？如何解决这些“疑难杂症”at 面试？
7、大 数据研究与应用协会市场推广 面试问题传统的用户研究包括品牌研究、客户满意度研究、商圈研究、市场细分、渠道研究、产品定价研究和产品测试。这些研究大多是通过市场调研实现的。由于研究方法带来的诸多问题，市场调研的代表性、准确性和调研效率都受到不同程度的挑战。我们相信随着Da 数据的发展，Da 数据将会给市场和用户研究方式带来革命性的变化。本文将介绍Da 数据在市场和用户研究中的应用和探索。
1)品牌知名度是品牌资产的重要组成部分。品牌知名度是衡量消费者对品牌内涵和价值的认识和理解的标准，也是公司竞争力的体现。2)品牌形象是品牌在公众心目中的个性特征，反映了公众尤其是消费者对品牌的评价和认知，以及与品牌的一切联想。品牌形象分为三个层次:产品或服务本身的形象，用户的形象，产品或供应商的形象。
8、 面试大 数据时要怎么准备a.Java在技能上是必须的，其中JavaSE是核心模块。如果把这个核心部分理解透彻，就可以应付面试的Java部分了。B.Mysql，Oracle和Postgres 数据会操作库，会写sql，懂Linux操作。c .应该理解Hadoop生态学、Yarn、Zookeeper和HDFS的基本原理。想了解面试的公司对想了解面试的公司进行深入的调研，包括公司的企业文化和公司的发展情况，这样在面试就会很容易，成功的概率自然会增加很多。
9、大 数据分析 面试问什么基本工具包括规定动作和可选动作。1.1指定动作SQL查询:JOINON、DISTINCT、GROUPBY、ORDERBY等。提取数据from数据library是数据 analysis的第一步。1.2自选动作根据简历来问，简历上写的内容会深入问。作为敲门砖，简历写作也很重要。不要夸大和弄虚作假。我劝你不要死。毕竟不死也可能会死。
2.逻辑思维主要分为两个方面，理解业务逻辑的能力和写作的逻辑水平。2.1业务逻辑虽然一个业务看似流程简单清晰，但生成数据的复杂程度往往超出大多数人的想象，业务逻辑的考察主要是通过相关的项目经验。2.2编写逻辑毕竟最后输出的是一份报告，可能是HTML邮件，也可能是PDF，3.理论储备也分为规定动作和可选动作。3.1规定动作主要是基本的统计理论，如方差、协方差、算术平均、几何平均、中位数、众数、分位数、双峰数据、长尾数据、假设检验、期望迭代规则、贝叶斯原理等。
