阿里大数据工程师面试流程与经验总结

面试流程

阿里大数据工程师面试流程主要分为三个环节：在线笔试、电话面试以及现场面试。

在线笔试

在线笔试主要考察应聘者的算法和数据结构基础。需要掌握的内容包括但不限于二叉树、链表、栈和队列、排序算法、查找算法等。

在笔试中，需要结合具体问题，使用算法和数据结构进行问题求解。

电话面试

电话面试为技术面试环节，需要候选人准备一些简历上出现的技术问题和整体架构问题。内容包括以下：

1. 操作系统和计算机网络

2. 数据库和SQL语言

3. 大数据基础知识

4. 编程语言和编程范式

5. WEB开发和前端技术

6. 软件和系统架构设计

例子1：SQL语言掌握

问：如何使用两次SQL语句查找用户订单数量的Top 10？

答：第一步验证得到有效的order_id，第二次运行脚本统计每个用户的订单数量，最后从所有用户的订单数中找到 Top 10 最大值。

SELECT user_id, COUNT(order_id) AS order_count 
FROM orders 
WHERE order_id IN (SELECT order_id FROM orders WHERE created_at >= NOW() - INTERVAL 30 DAY) 
GROUP BY user_id 
ORDER BY order_count DESC 
LIMIT 10;

例子2：大数据分析和数据挖掘

问：如何使用Spark Streaming年龄分组统计数据，每秒记录每个年龄段中的请求数？

答：在Spark Streaming中使用pyspark，这里假设输入数据的格式为timestamp,age。首先，需要将输入数据进行处理，以便对每个小区划分年龄段进行计数：

# 定义函数，按年龄划分每个年龄段
def age_bucket(age):
    if age < 18:
        return "18以下"
    elif age < 25:
        return "18-24"
    elif age < 30:
        return "25-29"
    elif age < 35:
        return "30-34"
    elif age < 40:
        return "35-39"
    elif age < 50:
        return "40-49"
    else:
        return "50及以上"

# 定义DStream，按照年龄段划分每秒的请求总数
ssc = StreamingContext(spark_ctx, 1)
events = KafkaUtils.createStream(ssc, kafka_params, kafka_topics_map, messageDecoder=lambda x: x[1])
age_count = events.map(lambda x: (age_bucket(int(x.split(",")[1])), 1)) \
                 .reduceByKey(lambda x, y: x + y)

总结

阿里大数据工程师的面试涉及广泛面试题目，还需要掌握编程基础和大数据基础知识，例如算法和数据结构、操作系统、计算机网络、数据库、SQL语言等。需要候选人具备良好的沟通和问题求解的能力，结合实际应用举例，让面试官了解自己的项目经历、技术能力和职业规划。