Design and describe a system/application that will most efficiently produce a report of the top 1 million Google search requests. These are the particulars: 1) You are given 12 servers to work with. They are all dual-processor machines with 4Gb of RAM, 4x400GB hard drives and networked together.(Basically, nothing more than high-end PC’s) 2) The log data has already been cleaned for you. It consists of 100 Billion log lines, broken down into 12 320 GB files of 40-byte search terms per line. 3) You can use only custom written applications or available free open-source software.

解答思路：

设计这样一个系统或应用程序，目标是从海量的Google搜索请求日志中生成最热门的100万个搜索请求报告，我们需要考虑以下几个方面：

1. 数据存储和查询效率：由于数据量巨大，需要设计高效的数据存储方案和查询策略。
2. 分布式处理：利用多台服务器进行并行处理，以提高处理速度。
3. 负载均衡：确保各服务器间负载均衡，避免某些服务器过载。
4. 报告生成：设计算法以根据搜索次数统计最热门的搜索请求。

具体方案如下：

1. 数据存储：利用分布式文件系统如Hadoop HDFS来存储日志数据，充分利用集群存储能力。
2. 数据处理：使用MapReduce或Spark等开源框架进行数据处理，进行搜索请求的统计和排序。
3. 查询效率：设计索引结构，如倒排索引，以快速查询搜索词及其出现频率。
4. 负载均衡：使用负载均衡算法如轮询或哈希，确保各服务器间负载均衡。
5. 报告生成：根据处理结果生成报告，选取前100万个最热门的搜索请求。

最优回答：

我们的系统设计方案基于分布式处理和开源软件。首先，我们将使用Hadoop HDFS来存储日志数据，利用Hadoop的分布式存储特性。然后，我们将使用Spark作为数据处理框架，因为它在处理大规模数据集时表现出高效的性能。我们将设计倒排索引来提高查询效率。为了保持负载均衡，我们将使用轮询或哈希算法来分配任务到各个服务器。最后，根据统计结果生成报告，选取前100万个最热门的搜索请求。

1. 分布式文件系统：如Hadoop HDFS，用于存储和处理大规模数据。
2. 大数据处理框架：如MapReduce和Spark，用于并行处理大数据。
3. 索引结构：如倒排索引，用于快速查询。
4. 负载均衡算法：如轮询和哈希，用于在多个服务器间分配任务。
5. 日志处理和数据分析：包括数据清洗、统计、排序等步骤。