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:
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操作系统和计算机网络
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数据库和SQL语言
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大数据基础知识
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编程语言和编程范式
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WEB开发和前端技术
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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。
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