问题：有一个大文件日志，日志内容包含 访问时间 和 访问 IP，问如何统计每分钟访问次数超过 100 次的 IP ？
keyword：日志、大文件、访问频率
题目并没有说明的内容：
日志时间跨度：这么大个文件是一天日志还是一分钟日志,还是说其它时间跨度
分钟切分粒度：假如在 00 分后半分钟访问 50 次，01 分钟前半分钟访问 51 次，算不算“访问次数超过 100 次”
那就按照最极端的情况来考虑：这个文件是两分钟的日志文件，体积极大，需要任意 60 秒时间段内访问次数不超过 100.
按照这种极端情况考虑的话，前面的“以分钟切片单位，用字典记录用户访问，每分钟清除一遍字典”之类的方法就不适用了，因为使用的内存量是跟用户量成正比的：假如日志中，有极多用户，每个用户只访问一遍，那字典需要的内存比文件本身一半（假定两分钟的日志）还要大，显然会炸内存。
我个人认为，在大文件的前提下，只能按照用户进行切片，而不是时间为单位切片，因为每分钟的数据量在这个场景上没有上限，但是用户的数据上限是 100。而且使用用户 IP 作为切片的 Key，可以上 Hadoop、Spark 等分布式计算框架。（时间作为 key 也可以上分布式，不过可能切片太大，计算量集中到单机）。
当本地操作时，时间 O(n)，内存占用 O(1)，硬盘占用 O(n)；用分布式框架时，时间 O(n)，内存 O(n)，硬盘 O(1)
在加个极端条件：这个大文件是 1 个用户在 2 分钟内疯狂访问生成的几十 G 的日志。检查可知，就算是这种情况，按照用户切片，最多只需要记录 100 次访问记录。
最后，我是云编程玩家，以下是伪代码：
def map2file(log):
with open(log['ip]) as file:
if file.first_line != 'Hit':
file.append(log)
check(file)
def check(file):
while last_line.time - first_line.time > 60:
delete(first_line)
if file.num_of_line >= 100:
delete_all_lines()
file.append("Hit")
if __name__ == '__main__':
with open('file') as logs:
for log in logs:
map2file(log)
result = []
for file in working_dir:
result.append(
file.name)
(其实就是把那个字典记录在文件系统里面
(是不是觉得我扯了这么多花里胡哨的，10 行代码 9 行 error
(总感觉我哪里搞错了但是没找出来，有错误请把我往死里锤（反正不可能真的顺着网线砍我（