大数据工程师(开发)面试系列(7)

MapReduce

1. 不指定语言,写一个WordCount的MapReduce

:最近刚学了scala,并且就有scala版本的WordCount,刚好学以致用了一下:

wordcount

:至于java版本,虾皮博主的一篇文章讲解的非常细致:
Hadoop集群(第6期)_WordCount运行详解

2. 上述写的程序中.map((_,1))的输出结果是什么

:通过flatMap将其扁平化,而.map((_,1)) 则是每个出现单词,1这样的形式展现,此时还没归并。

3. 你能用SQL语句实现上述的MapReduce吗?要求按照基于某个字段的值的频次倒序,并且以维度——频次的形式结果展现?

:基于某个字段——决定了要用group By,频次要用count聚合,倒序自然少不了desc
:框架搭好就是往里塞了:

大数据工程师(开发)面试系列(7)_第1张图片
D表数据
大数据工程师(开发)面试系列(7)_第2张图片
基于id维度频次倒序

4.给你一份乱序的100万个数字的文件,你如何来排序?

:先拆分成若干小的,然后再排(思路是从希尔排序出发的)
:内部排序算法:希尔排序

Spark

1. 说一说Spark程序编写的一般步骤?

:初始化,资源,数据源,并行化,rdd转化,action算子打印输出结果或者也可以存至相应的数据存储介质
:具体的可看下图:

大数据工程师(开发)面试系列(7)_第3张图片
spark编程模型

2. Spark有哪两种算子?

:Transformation(转化)算子和Action(执行)算子。

3. Spark提交你的jar包时所用的命令是什么?

:submit。
面试官:spark-submit?
:嗯,spark-submit。

4. Spark有哪些聚合类的算子,我们应该尽量避免什么类型的算子?

:aggeragate
面试官:还有呢?
:记不清了。。。
面试官:还有你刚刚写的那个groupByKey哈

在我们的开发过程中,能避免则尽可能避免使用reduceByKey、join、distinct、repartition等会进行shuffle的算子,尽量使用map类的非shuffle算子。这样的话,没有shuffle操作或者仅有较少shuffle操作的Spark作业,可以大大减少性能开销。

5. 你所理解的Spark的shuffle过程?

:spark shuffle处于一个宽依赖,可以实现类似混洗的功能,将相同的Key分发至同一个Reducer上进行处理。
:详细探究Spark的shuffle实现

6. 你如何从Kafka中获取数据?

:topic
:分布式消息系统:Kafka

7. 对于Spark中的数据倾斜问题你有什么好的方案?

:可以先分析基数大造成数据倾斜的维度,将其适当的拆分。
:Spark性能优化指南:高级篇

编程

1.如果我有两个list,如何用Python语言取出这两个list中相同的元素?

list(set(list1).intersection(set(list2))),通过set 的intersection取交集的函数实现相同元素的提取。

** 2.请你给出在Python中较快获取一个元素的数据结构,并且说出其时间复杂度以及它的缺陷是什么?**

:因为之前也在做一些leetcode上的题目,多多少少重温了下数据结构,当时脑海里呈现的是数组方便查找,队列和栈方便插入删除,所以一听到较快获取果断数组了。
面试官:dict(字典)
:厉害!!
面试官:那它的时间复杂度你晓得嘛?
:不是特别了解,O(1),常数时间复杂度?
面试官:嗯,那你知道它的缺陷吗?
:(中午吃撑了,TradeOff哈)不晓得
面试官:空间复杂度较高哈

反思了一下,之所以说错,可能和以前学习算法时,起承转合的过度,并未将栈、队列和map,或者dict直接比较,而是从数组切换到队列和栈,所以就和之前的那个PUT和POST差不多,训练逻辑正确,确实数组查询记录方便,但训练广度有些多样性不够。

大数据工程师(开发)面试系列(7)_第4张图片
数组

算法备忘录——基础数据结构与复杂度
常用数据结构和算法操作效率的对比总结

3. 做几道OJ的题目(英文的),说一说这个问题的要求和注意点,以及可以获得正确结果的你的思路?

恢复IP地址

Given a string containing only digits, restore it by returning all possible valid IP address combinations.
Example
Given "25525511135", return
[
"255.255.11.135",
"255.255.111.35"
]
Order does not matter.

:思考了一会儿,没想出来,只能想出个不通用的思路。
面试官:给你个提示,尝试用树这个数据结构。
:此处埋一个坑,学完树的数据结构再回来解决。

快乐数

Write an algorithm to determine if a number is happy.
A happy number is a number defined by the following process: Starting with any positive integer, replace the number by the sum of the squares of its digits, and repeat the process until the number equals 1 (where it will stay), or it loops endlessly in a cycle which does not include 1. Those numbers for which this process ends in 1 are happy numbers.
Example
19 is a happy number
1^2 + 9^2 = 82
8^2 + 2^2 = 68
6^2 + 8^2 = 100
1^2 + 0^2 + 0^2 = 1

:思路是模拟过程法,即按照它验证一个数是否是快乐数的方式进行模拟,当然也有些取巧的方式,如果某个中间结果曾出现过,妥妥滴死循环嘛,即刻跳出。
面试官:思路是对的
:我觉得这会TLE,肯定有取巧的方法(这道题目之前好像接触过)
:回去搜了一下,发现之前一直求助的一个大神的博客通过模拟过程用Python实现的:
Happy Number (之前的怀疑有更巧方法在于时常保持偷懒的思维也是必要的)

4. 你常用的IDE有哪些?

:Java:Eclipse;Python:PyCharm;Scala:IntelliJ IDEA;Shell:VIM

5. 你了解设计模式吗?

:不了解,但以后回去买本O'Really的《设计模式》
:封面如下:

大数据工程师(开发)面试系列(7)_第5张图片
设计模式

6. 什么是Restful API?

:由于对Restful的了解只停留在使用层面,给我的感觉像是一种资源的提交获取,GET获取,POST/DELETE/PUT都可以看作是一种提交操作

【专业定义】:一种软件架构风格,设计风格而不是标准,只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁,更有层次,更易于实现缓存等机制。

RESTful百度百科

大数据工程师(开发)面试系列(7)_第6张图片
Options

Devops

1. 数据库读写分离的目的是什么?

:①减轻负载;②权限控制
:读写分离的作用
看了上面的文章,减轻负载是首要目的,至于权限控制,更像是一种实现方式,不像目的。

2. ZooKeeper是什么?非大数据领域,我们可以用ZooKeeper来做些什么?

:ZooKeeper是分布式协调组件,非大数据领域,可以用ZooKeeper来做HA或者存储数据,比如配置信息啥的。(Znode)
:ZooKeeper 典型应用场景一览

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