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spark面试题新上映_中国spark实践网站视频(2024年12月抢先看)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

spark面试题

X程数据开发一面：45分钟解决12个问题 𐟓… 面试体验 X程的数据开发部门（DP部门），专注于数据平台的建设，工作地点在上海。X程的面试流程有些独特，笔试在九月初进行，但直到这周才安排面试。面试体验总体一般，有时已经解释得很清楚，但面试官似乎还是不太理解。整个面试持续了45分钟，感觉更像是完成KPI任务。以下是具体面试内容： 𐟔 问题 Java中哪些类是线程安全的？有哪些工具可以控制线程安全？同步和互斥的区别是什么？了解synchronized吗？一个类中有被synchronized修饰的静态方法和普通方法，同时调用会阻塞吗？代码题：四个线程分别打印A、B、C、D，要求按A->B->C->D->A->B->C->D的顺序打印，从A线程开始，并在B线程打印完11次后程序停止。代码题：写一个死锁的程序。介绍项目中Flume、Kafka和Spark的作用。 Kafka的原理是什么？ Spark的原理是什么？ MySQL索引如何设计？ MySQL索引的底层原理是什么？ 𐟒젥问具体是哪个部门，职责是什么，有哪些业务？ X程能带给应届生什么，和其他大厂有什么区别，有什么优势？ X程对比其他旅游平台，流量状况怎么样，能排在第几的位置？工作时间怎么样？对于校招生有没有什么具体的培养政策和制度？您觉得X程的薪资和福利在互联网公司中是否是具有竞争力的？ 𐟓 面试结果可能是刻板印象，面试体验一般，后续看情况推进X程的流程。

SD学习三部曲：初学篇 𐟔奈𗩢˜篇终于写完了，接下来轮到Senior+必备的System Design了。 𐟧𘨙𝧄𖦈‘有接近五年的工作经验，但之前几乎没用过任何AWS/Azure/GCP等产品，也没接触过Cassandra/Kafka/Spark等开源系统，真是吃了不少亏。不过，和零基础转码刷Leetcode一样，SD其实也有自己的一套零基础“刷题”学习系统。今天，我就来分享一下这套System Design学习三部曲： 𐟌Ÿ1️⃣初学：打基础 𐟧𘨯𔥮ž话，刚入门的时候，SD并不难。你可以把重点放在两个方面： 𐟅𐯸SD面试的形式及考点 𐟅𑯸SD背后的理论知识 𐟧𘥈学时，不需要弄懂且记住每个题目的答案，更重要的是感受题型和解答形式。剩下的后面再学。 ⛄以下两个资源，是非常好的关于𐟅𐯸的入门资料： 𐟌ŸGrokking the System Design Interview 𐟧𘨿™个系列是两三年前我入门的第一份资料。虽然有些人觉得它讲得很浅，但我觉得这恰恰适合新手。它里面的内容的确不足以帮我们通过面试，但却能帮助初学者了解部分基础知识，以及SD面试的形式和考点。 𐟌ŸSystem Design Interview – An insider's guide 1 & 2 𐟧𘨿™两本书是Alex Xu写的，很多人推荐过。但由于出的比较晚，我自己还没看过，所以先不评价了。 ⛄以下几个资源，是非常好的关于𐟅𑯸的学习资料： 𐟌ŸMIT 6.824 / Stanford CS244b 𐟧𘨿™是名校关于Distributed Systems的公开课，前者在YouTube上还有视频。了解了SD背后的基础知识，才能更好的运用到不同的设计当中。 𐟌ŸDesigning Data-Intensive Applications（DDIA） 𐟧𘨿™本书被誉为SD面试必备“圣经”，无数人强推。个人感觉，在入门阶段不要强求全看懂，可以当作工具书用来查询知识点。等到后面两部分再复读来巩固知识，帮助提高。由于篇幅有限，今天就先聊到这儿。希望这些资料能帮到你，祝你学习顺利！

OpenAI机器学习面试全攻略总体来说，这次面试的题目并不难，但涉及的技术范围非常广泛。第一轮：算法面试 𐟎第一轮是电话进行的算法面试，大约持续了一个小时。主要考察基础的数据结构和算法。第一个问题是判断链表中是否有环，我用快慢指针的方法解决了这个问题，并解释了时间复杂度和空间复杂度，分别是O(n)和O(1)。面试官对此表示满意。接下来是一个涉及栈的问题，要求在常数时间内返回栈中的最小元素。我提出了使用辅助栈的思路，并优化了代码，最终通过了所有的测试用例。第二轮：机器学习应用 𐟓ˆ 第二轮主要考察机器学习模型的应用。第一个问题是训练一个分类模型并优化其F1 Score。面试官给出了一个有轻微不平衡性的数据集，我首先进行了探索性分析，然后选用了RandomForest作为基线模型。通过调整类别权重和使用交叉验证，我提升了模型的表现。面试官问到如何处理更严重的数据不平衡问题时，我提到了上采样、下采样或使用生成对抗网络（GANs）进行数据增强。第二个问题是模型优化，要求改进现有的机器学习流水线。我分析了现有的流水线，发现存在过拟合现象。我提出使用正则化技术，如L2正则化和dropout，并建议在特征工程阶段增加一些高阶特征。面试官对我的改进方案表示认可，并要求我讨论如何在线上环境中进行A/B测试验证模型效果。第三轮：系统设计 𐟓Š 第三轮是系统设计面试，问题是设计一个大规模的推荐系统架构。面试官要求系统能够处理高并发用户请求，并能对不同用户提供个性化推荐。我首先设计了一个基于协同过滤的推荐算法，并讨论了如何将该算法扩展到大规模数据集上。我提出使用Spark进行分布式计算，结合矩阵分解技术进行模型训练。在架构方面，我提出了使用微服务架构，将推荐系统拆分为数据收集、特征提取、模型推理和用户反馈模块，并使用消息队列（如Kafka）进行模块之间的数据通信。面试官随后问我如何处理推荐系统中的冷启动问题，我提到了基于内容的推荐以及通过社交网络关系推断用户偏好。整个过程中，面试官不断提问，要求我进一步细化架构设计，包括如何处理高并发请求以及如何确保数据一致性。我提到了缓存机制（如Redis）来加速响应时间，并讨论了数据库分片和复制技术来提高系统的可扩展性。第四轮：行为面试 𐟤 最后一轮是行为面试，主要考察团队协作和解决冲突的能力。面试官问了我在之前项目中如何应对团队内部的不同意见，以及如何在压力下完成项目。我举了一个例子，描述了在之前项目中，由于资源有限，团队成员之间对任务优先级产生了分歧。我通过组织定期的沟通会议，明确项目的核心目标，确保每个人都了解自己的职责，最终成功推动项目按时交付。面试官还问了一个比较棘手的问题，如何处理当你的上级和同事对某个技术方案有不同意见时。我描述了通过数据和实际效果来证明技术方案合理性的方法。

𐟒𛠩‡新学习计算机？我的秘诀在这里！如果你打算重新学习计算机科学，这里有一些我个人的建议，希望能帮到你：多运动𐟏ƒ‍♂️ 首先，别忘了锻炼身体。身体是革命的本钱，没有健康的身体，其他都是空谈。平时有空的时候打打球、跑跑步，养成良好的生活习惯，学会投资自己的健康！写博客𐟓 坚持写博客是一个很好的习惯。把自己的所学所感写成文字，不仅能加深对技术的理解，还能积累影响力，拓展自己的圈子。好处多多！多实践𐟒𛊧†论知识固然重要，但离开了实战，理论的作用将大打折扣。作为一个计算机专业的学生，除了学好理论，一定要花时间多做一些项目，多实战。利用GitHub𐟓 GitHub上有很多顶级开源项目，比如Go、Spark等。试着给他们提交代码，如果最后能被接收，你在面试时绝对能秒杀90%的人！扎实的计算机基础𐟓š 像《深入理解计算机系统》、《算法》、《数据结构与算法》这些经典书籍一定要学好。基础打扎实了，再学习其他框架会事半功倍。参加有价值的竞赛𐟏† 多参加一些有价值的计算机竞赛，比如ACM、GPLT、蓝桥杯、Kaggle、阿里天池、百度之星、中国大学生计算机设计大赛等。含金量最高的就是ACM了。多刷题𐟧𘻨恦˜賂𗧮—法题。先学好《数据结构与算法》，然后就可以多刷题了。推荐Leetcode和牛客网这两个刷题网站。刷题非常重要，因为后面找工作无论是私企还是外企，基本上每轮面试都会来几道算法题。多实习𐟒𜊦œ‰实习经历在找工作时绝对是大优势。实习还能让我们提前熟悉工作环境和社会的实际需求，帮助我们发现自己的短板。毕竟课堂和社会还是有很大差别的。学习资源推荐𐟓– 技术社区类：CSDN、博客园、稀土掘金互动式编程学习软件类：白纸编程刷题网站类：LeetCode、牛客技术教程类：菜鸟教程、W3C 代码托管平台：GitHub、Gitee、Gitlab 希望这些建议能帮到你，祝你学习顺利，找到心仪的工作！

计算机新生必知的学习渠道与资源推荐尽管计算机专业的录取分数逐年上升，但计算机其实并没有想象中那么难学。很多年前，高中毕业、大专毕业，甚至是文科背景的学生，通过自学最终成为计算机领域的大神。例如，TK教主，这位业界知名的安全黑客，最初是安徽医科大学毕业的。计算机属于工科领域，主要强调应用和实践。以下是一些重要的学习渠道：行业讲师推荐𐟑袀𐟏늌inux：推荐小破站的韩顺平老师，他的图解式讲解方法比市面上其他培训机构好太多。数据结构：推荐小破站的王卓老师，课程讲解清晰度高，大部分代码可以亲自实现一遍。计算机组成原理：浙大袁春风老师的课程非常适合，无论是科班出身还是考研408，都很合适。计算机网络：推荐韩立刚老师，他的讲解体系既风趣又幽默，还可以配合王道考研的计算机网络课程。操作系统：哈工大李治军老师的讲解生动形象，会结合具体问题进行讲解，小破站也有视频。大数据开发：十分推荐厦大林子雨老师，无论spark、flink等大数据技术，林老师都有视频、代码及出版书籍，适合小白入门。计算机网站推荐𐟓š Leetcode：刷编程题必备，海量技术面试资源，期末编程题和找工作编程题都可以提前在Leetcode上练习。菜鸟教程：提供各种编程语法和测试用例，是一个不错的编程教学网站。 GitHub：全球最大的开源代码托管平台，无论是业界最牛的大神级项目还是师兄师姐的小白测试项目，你都能在上面找到。 Stack Overflow：全球最大的编程问答网站，很多编程的常见问题都能在这里找到牛人回答问题。 w3school：一个经典专注Web开发的编程教学网站，里面的用例和case都很简洁明了。谷歌学术网：全球计算机前沿论文的搜索引擎，可以轻松搜索最新的学习文献，尤其热门的人工智能领域。通过这些渠道和资源，计算机新生可以更好地掌握知识，提升自己的编程能力。

阿里商业智能面试全解析：从一面到三面 𐟏⠩ƒ詗诼š淘系技术部 - 商业机器智能部门 𐟓Š 面试内容：一面：自我介绍为何选择数学专业？遇到的最大困难及解决办法阿里实习与转正要求同一岗位，为何选择偏业务方向？在YY负责的业务和部门架构统计题：如何用小白鼠验证新药剂作用？p值比a大是否断定有效？统计显著性与检验显著性业务题：如何设计淘宝活动优惠券，使GMV最大？对比设计，看什么数据？二面：实习汇报与分工，围绕具体负责的产品功能介绍工作内容实习案例：最难的点是什么？技术层面遇到的问题及解决方法 SQL优化：小表在前，大表在后的优化原理业务题：道路交通事故中，男司机事故占比90%，女司机事故占比10%，是否说明男司机更容易出事？除了人数，还需考虑哪些因素？概率题：54张牌分成三份，4个A一起的概率代码能力：Python熟练程度？具体使用情况？Spark使用？数据清洗的时间格式转换三面： Spark使用Java还是Scala？ Spark SQL与普通SQL的区别，运行中遇到的错误及报错信息灵魂拷问：对一列数据进行二值化，使得二值化后的数据均方误差最小；确定答案吗？还有什么快速方法？ 𐟓š 感受：腾讯更多问解决方法，阿里更多问为什么这样解决。

华云科技数据开发实习面试心得分享 𐟓ˆ 最近有幸参加了华云科技的数据开发实习面试，真是一次难忘的经历。面试过程中，我被问到了很多关于Hive的问题，感觉自己在大数据组件的了解上还有很大的欠缺。以下是我对这次面试的总结和一些后续学习的方向。面试内容回顾 𐟓 Hive和Spark的使用情况首先，面试官问我是否经常使用Hive和Spark，以及我是如何学习的。我告诉他们我主要是在实习中使用的，并且是通过自学来掌握这些工具的。实习中的Hive使用场景接着，面试官问我在实习过程中使用Hive的具体场景。我回答了一些基本的场景，比如数据的导入导出、查询优化等。处理大数据量的经验面试官还问我是否有用过Hive处理大数据量的经验。我承认在这方面我还没有太多实践，只能谈一些理论上的想法。大数据模型和应用分析这部分问题让我有点懵，面试官问我是否接触过大数据模型，比如风控建模、数据仓库模型、用户画像模型、推荐系统模型和时序分析模型。我承认对这些模型并不熟悉，只知道一些基本的算法和概念。可视化工具的使用面试官问我是否用到过可视化工具来做报表，我提到了PowerBI（内嵌在Excel中）和FineBI。他还让我拓展一下常见的可视化工具，比如Tableau和Apache Superset。大数据组件的了解面试官问我是否了解常见的大数据组件，比如Hadoop、Hive、Spark、Kafka和Flume。我承认我只学习过Hadoop、Hive和Spark，而Kafka和Flume正在学习中。 Kafka和Flume的了解接下来，面试官问我是否了解Kafka和Flume。我承认对这些组件的了解还不够深入。 MapReduce的运行机制这是一个送分题，我回答得很顺利。 Hive分区概念的理解面试官问我是否了解Hive分区概念，以及它在什么阶段会加快查询效率。我解释了分区的主要目的是加快查询效率，特别是在Map阶段，可以减少同步执行的磁盘IO次数。数据仓库的了解面试官问我对数据仓库的了解，以及常见的分层和架构概念。我承认在这方面我还没有太多了解，但事后我会去学习。 Hive和MySQL的优化面试官问我是否了解Hive和MySQL的优化。我回答了一些基本的优化方法，比如索引优化、查询优化等。反问环节 𐟤” 在面试的最后，我问了工作的主要内容和学习方向。面试官告诉我主要工作内容是用类SQL进行数据的开发，主要是离线大数据开发，表层面的建模。他还建议我需要学习大数据开发的底层思想，以及关于优化方面的具体实操。后续学习方向 𐟓š 根据这次面试的经验，我意识到自己在大数据组件的了解上还有很大的欠缺。后续我会加强学习常见的大数据模型及相关原理，继续学习Kafka、Flume等大数据组件，了解数据仓库的分层架构及相关知识，并强化优化方面的理解和实操。这次面试虽然有些紧张，但也让我收获了很多宝贵的经验。希望这些分享对大家有所帮助！

Hive全解析：从基础到调优，面试必看！用了四天时间，我重新梳理了Hive的基础知识，整理成四个部分，分享给大家：（1）Hive基础知识基础概念与本质：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大规模数据。 Hive与数据库的对比：Hive与传统的关系型数据库在存储、查询和处理方式上有很大不同。 Hive与Hadoop生态系统：Hive与HDFS、MapReduce和YARN的关系和互动。 Hive系统架构与工作流程：了解Hive的整体架构和工作流程，包括元数据服务、HiveServer2等。 Hive HA配置：配置元数据服务和高可用服务，确保Hive的高可用性。 Explain语句：使用Explain语句查看执行计划，加深对Hive工作流程的理解。 DDL语法：创建数据库、创建表、字段类型和类型转换。 DML语法：Load、Insert、Export & Import操作，两者必须配合使用。 DQL语法：Select...from、where、group by、order by、having、cluster by、distribute by、sort by、limit、join、union等查询操作。函数：单行函数（算术运算符函数、数值函数、日期函数、字符串函数、流程控制函数、集合函数）；聚合函数（count、sum、max、min、avg、collect_list、collect_set等）；UDTF制表函数；窗口函数（聚合、跨行取值、排名）。分区与分桶：分区针对数据存储路径，分桶针对数据文件。文件格式与压缩：TextFile、ORC、Parquet等文件格式，以及各种压缩算法的优缺点。（2）Hive配置与安装安装注意事项：环境变量、日志、jar包冲突、Guava.jar包冲突、初始化元数据库、日志文件位置修改。 MySQL安装与配置：安装和卸载MySQL，为Hive元数据存储做准备。服务部署方式：元数据服务和HiveServer2服务的脚本命令。元数据服务的两种运行模式：嵌入式和独立服务模式。配置优先级和本地模式：了解Hive的配置优先级和本地模式。（3）Hive性能调优计算资源和计算引擎调优：MR、Tez、Spark等计算引擎的调优。 SQL执行计划调优：groupby、join等操作的优化。数据倾斜专题：解决数据倾斜问题。任务并行度：优化任务并行度。小文件合并与JVM重用：减少小文件数量，提高JVM重用率。其他优化：CBO、谓词下推、矢量化查询、Fetch抓取、本地模式、stage并行执行、严格模式、数据存储及压缩的不同选择。（4）Hive面试题库总结：以上内容涵盖了Hive的基础知识、配置与安装、性能调优和面试题库，掌握这些内容，对Hive的理解将更加深入。

港小一入学攻略𐟎“：三步搞定！大家好，我是Vicky老师！很多家长对孩子的入学问题感到困惑，尤其是当孩子没有被派到心仪的学校时。别担心，今天我会为大家详细讲解如何领取小一注册证、准备叩门文件以及如何制作Portfolio。如何领取小一注册证？𐟓슥•🤻줼š在6月1日至2日收到香港邮政通过“本地邮政速递”派送的《小一注册证》。如果派送时无人收件，邮政人员会留下“领取通知书”，家长可以到指定的邮政局领取。如果在“选择学校表格”中填写了号码，家长会收到统一派位结果的短信。如果到6月3日仍未收到注册证，可以到指定的领取中心取回。最后，家长可以在6月7日至8日到获派学校办理注册手续。如何准备叩门文件？𐟓„ 无论你打算叩门的心仪学校是资助还是直私小学，都建议你在叩门前准备好以下文件：叩门信：说明为什么希望孩子入读该校，并恳请给予面试机会。叩门报名表：填写孩子的个人信息和志愿学校。推荐信：通常由神父、牧师、幼稚园校长或音乐老师撰写。子女出生纸副本：证明孩子的身份。子女幼稚园成绩表副本：展示孩子在幼稚园的表现。子女证件相片：用于学校存档。子女领洗纸或受浸纸副本：部分基督教学校会要求提供。子女证书副本：如语言、体艺活动证书。小一注册证副本：证明孩子已经注册。子女简介：2-3页的内容，包括孩子的喜好和强项。领洗纸副本（如有）：宗教背景的证明。家长或监护人身份证副本：确认家长身份。自行派位申请表家长存根副本：证明家长有参与派位。统一派位申请表家长存根副本：证明孩子参与了统一派位。回邮信封：方便学校回复。如何制作Portfolio？𐟓𑊐ortfolio是近年来小学首轮面试时必备的文件，可以加深老师对孩子的第一印象。以下是几个可以轻松制作Portfolio的APP推荐： Adobe Spark Post：功能强大，适合专业排版。 Pic Collage：简单易用，适合快速制作。 Canva：适合需要大量图片和文字展示的Portfolio。小一面试常见题目有哪些？𐟤” 面试题目可以参考我的往期笔记，专门写了一篇详细解答。如果你不知道如何择校或者不知道什么学校适合孩子，欢迎和我交流，我会尽力为你提供帮助！希望这些信息对大家有所帮助，祝孩子们都能顺利入学！

0基础大数据开发学习路线，快速入门！大数据现在已经不是一个陌生的词汇了，作为一个IT技术领域的热门领域，它的前景不言而喻。作为一个从零开始最终拿到大厂Offer的应届生，我来分享一下我的学习路线，希望能帮到大家。 JavaSE：基础中的基础 𐟒𛊊ava作为一门强大的编程语言，是很多技术领域的基础。对于大数据开发来说，只需要学习标准版的JavaSE就够了。很多人可能会问，为什么不直接学JavaEE这些更高级的内容？其实是因为在数据开发中，对Java的要求并不高。那为什么要学Java呢？主要是因为很多热门的大数据框架都是用Java编写的，会Java对后续学习至关重要。 Hadoop生态：快速入门的秘诀 𐟐˜ Hadoop生态涵盖了很多技术，传统意义上的Hadoop主要包括HDFS、MapReduce和YARN。看到这些词汇，很多人可能已经有点退缩了。不过别担心，想要快速入门的话，不必看源码，多看看总结就好了。现在几乎没有公司会让你从零搭建一个Hadoop平台。那为什么要学呢？原因很简单，面试会问到这些问题。在Hadoop生态中，特别要强调一下Hive。作为数据仓库工具，Hive简直是大数据的利器。它的开发语法HQL和SQL很像，而SQL可以让你一天速成基本语法，10天玩转开发，足以证明其简单。 Spark生态：速度与激情 𐟚€ Spark相对于MapReduce的优势在于处理速度。它是用Scala编写的，在Java的基础上可以一周学会Scala。学会一门语言，转其他语言你会发现很容易，但你最爱的一定还是SQL。 Flink生态：流式计算的魅力 𐟌Š 前面所说的组件对于流式计算是无能为力的。对于流式计算的直观感受，想象一下双十一秒级更新的交易大屏。看到这里可能很多人都从入门到放弃了，悄悄告诉大家，我在拿到大厂Offer的时候掌握了JavaSE、Hadoop、SQL和HQL，但Spark只是了解了皮毛，而Flink是在拿到Offer后工作中慢慢学习的。当然，学有余力的情况下还是要多多充实自己的知识库哦。希望这些建议能帮到你们，祝大家早日成为大数据开发高手！𐟒ꀀ

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