大数据面试题
大数据行业面试题目及答案
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大数据行业面试题目及答案一、概述大数据行业在近年来迅速发展,对于求职者来说,面试是进入这个行业的重要一步。
本文将为大家介绍一些常见的大数据行业面试题目及其答案,希望能够帮助大家更好地准备与应对面试。
二、技术问题1. 什么是大数据?大数据的特点是什么?大数据是指规模庞大、复杂度高且难以通过传统方式进行处理的数据集合。
其特点包括数据量巨大、多样性、高速度和价值密度低。
2. 大数据处理的常用方法有哪些?常用的大数据处理方法包括分布式存储与计算、数据挖掘和机器学习、并行计算和分布式文件系统等。
3. 请介绍一下Hadoop生态系统。
Hadoop生态系统是由Apache基金会开发和维护的一套开源大数据处理平台。
它包括HDFS(分布式文件系统)、MapReduce(分布式计算框架)和YARN(资源管理器)等核心组件。
4. 什么是MapReduce?它的工作原理是什么?MapReduce是一种分布式计算模型,其工作原理基于分治法和函数式编程思想。
它将任务分解成多个子任务,并通过Map和Reduce两个阶段完成数据的处理和计算。
5. 数据清洗在大数据处理中的重要性是什么?数据清洗是指通过对数据集进行去噪、去重、填充缺失值等处理,使数据变得规整、干净、可用。
在大数据处理过程中,数据清洗是确保数据质量和结果准确性的重要步骤。
三、业务问题1. 你认为大数据对于企业有哪些价值?大数据可帮助企业进行市场分析、精准营销、客户关系管理、商业智能等方面的工作,提升企业的运营效率和决策能力,创造更大的商业价值。
2. 在大数据分析中,常用的数据挖掘技术有哪些?常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测和异常检测等。
3. 请介绍一下数据湖(Data Lake)的概念和作用。
数据湖是指以一种原始、未经加工和结构化的方式存储大量数据的存储库。
它可以集中存储各种类型和格式的数据,为数据科学家和分析师提供快速而灵活的查询和访问,以支持数据分析和决策。
大数据工程师面试题
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大数据工程师面试题一、问题一:请简要介绍大数据工程师的角色和职责。
大数据工程师是负责处理、管理和分析大数据的专业人员。
他们的主要职责包括:- 构建和维护大规模数据处理系统,例如数据仓库、数据湖等。
- 设计和开发数据管道,包括数据采集、清洗、转换和加载(ETL)过程。
- 评估和选择合适的大数据技术栈和工具,例如Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。
- 编写和优化复杂的查询和分析脚本,以支持业务需求。
- 设计和实现大规模数据存储解决方案,例如分布式文件系统、列存储等。
- 实施数据安全和隐私保护措施,确保数据的合规性。
- 进行性能调优和故障排除,以确保数据处理系统的高可用性和可靠性。
- 与业务团队密切合作,了解他们的需求,并提供相应的数据解决方案。
二、问题二:请详细说明Hadoop框架的组成和工作原理。
Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架,它的核心组成包括以下几个部分:1. Hadoop分布式文件系统(HDFS):HDFS是Hadoop框架的存储层,它将大规模的数据分散存储在多台服务器上,以实现高可靠性和可扩展性。
2. Hadoop分布式计算框架(MapReduce):MapReduce是Hadoop 的计算层,它根据数据分布在不同的机器上进行计算,通过将任务分为Map和Reduce两个阶段来实现并行处理。
Map阶段对输入数据进行拆分和处理得到中间结果,Reduce阶段对中间结果进行聚合从而得到最终的输出结果。
3. YARN(Yet Another Resource Negotiator):YARN是Hadoop的资源管理器,负责集群资源的调度和管理。
它可以根据不同的应用需求,合理分配计算资源,并监控任务的执行情况。
Hadoop的工作原理如下:- 当用户提交作业时,YARN将作业的代码和相关信息分发到集群中的各个节点上。
- 根据作业的代码逻辑,数据将被拆分成多个块,并在集群中的节点上进行并行处理。
15道大数据面试题
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7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用?
8、点击流数据应该是实时处理?为什么?哪部分应该实时处理?
9、你认为哪个更好:是好的数据还是好模型?同时你是如何定义“好”?存在所有情况下通用的模型吗?有你没有知道一些模型的定义并不是那么好?
10、什么是概率合并(AKA模糊融合)?使用SQL处理还是其它语言方便?对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言?
11、你是如何理缺少数据的?你推荐使用什么样的处理技术?
12、你最喜欢的编程语言是什么?为什么?
13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。
14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是?
15、什么是大数据的诅咒?
1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。
2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的?
3、什么是:提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则?
4、什么是:协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离?
5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库?
大数据面试题试卷
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大数据面试题及答案汇总版第1部分选择题1.1 Hadoop选择题1.1.1 HDFS1.下面哪个程序负责 HDFS 数据存储?A.NameNodeB.JobtrackerC.DatanodeD.secondaryNameNodeE.tasktracker2. HDFS 中的 block 默认保存几份?A.3份B.2份C.1份D.4份3. 下列哪个程序通常与NameNode 在一个节点启动?A. SecondaryNameNodeB.DataNodeC.TaskTrackerD. Jobtracker4. HDFS 默认 Block Size(新版本)A. 32MBB.64MBC.128MBD.256MB5. Client 端上传文件的时候下列哪项正确A. 数据经过 NameNode 传递给 DataNodeB.Client 端将文件切分为Block,依次上传C.Client 只上传数据到一台 DataNode,然后由 NameNode 负责 Block 复制工作6. 下面与 HDFS 类似的框架是?A.NTFSB.FAT32C.GFSD.EXT37. 的8. 的1.1.2 集群管理1. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈A. CPUB.网络C.磁盘IOD.内存2. 关于SecondaryNameNode 哪项是正确的?A.它是 NameNode 的热备B.它对内存没有要求C.它的目的是帮助NameNode 合并编辑日志,减少NameNode 启动时间D.SecondaryNameNode 应与 NameNode 部署到一个节点3. 下列哪项不可以作为集群的管理?A. Puppet B.Pdsh C.ClouderaManager D.Zookeeper4. 配置机架感知的下面哪项正确A. 如果一个机架出问题,不会影响数据读写B.写入数据的时候会写到不同机架的 DataNode 中C.MapReduce 会根据机架获取离自己比较近的网络数据5. 下列哪个是 Hadoop 运行的模式A. 单机版B.伪分布式C.分布式6. Cloudera 提供哪几种安装 CDH 的方法A. Cloudera manager B.Tarball C.Yum D.Rpm7.1.2 Hbase选择题1.2.1 Hbase基础1. HBase 来源于哪篇博文? CA TheGoogle File SystemBMapReduceCBigTableD Chubby2. 下面对 HBase 的描述是错误的? AA 不是开源的B 是面向列的C 是分布式的D 是一种 NoSQL 数据库3. HBase 依靠()存储底层数据 AA HDFSB HadoopC MemoryDMapReduce4. HBase 依赖()提供消息通信机制 A AZookeeperB ChubbyC RPCD Socket5. HBase 依赖()提供强大的计算能力 DAZookeeperB ChubbyC RPCDMapReduce6. MapReduce 与 HBase 的关系,哪些描述是正确的? B、CA 两者不可或缺,MapReduce 是 HBase 可以正常运行的保证B 两者不是强关联关系,没有 MapReduce,HBase 可以正常运行CMapReduce 可以直接访问 HBaseD 它们之间没有任何关系7. 下面哪些选项正确描述了HBase 的特性? A、B、C、DA 高可靠性B 高性能C 面向列D 可伸缩8. 下面哪些概念是 HBase 框架中使用的?A、CA HDFSB GridFSCZookeeperD EXT39. D1.2.2 Hbase核心1. LSM 含义是?AA 日志结构合并树B 二叉树C 平衡二叉树D 长平衡二叉树2. 下面对 LSM 结构描述正确的是? A、CA 顺序存储B 直接写硬盘C 需要将数据 Flush 到磁盘D 是一种搜索平衡树3. LSM 更能保证哪种操作的性能?BA 读B 写C 随机读D 合并4. LSM 的读操作和写操作是独立的?AA 是。
大数据技术之高频面试题
![大数据技术之高频面试题](https://img.taocdn.com/s3/m/edd64344b42acfc789eb172ded630b1c59ee9b07.png)
大数据技术之高频面试题一、什么是大数据?大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
二、大数据技术的核心特点是什么?大数据技术的核心特点包括数据量大、产生速度快、数据类型多样。
数据量大是大数据的基本特征之一,随着技术的不断发展,数据量还在持续增长;产生速度快是指大数据在短时间内产生巨大的数据流,需要快速处理和分析;数据类型多样是指大数据不仅包括结构化数据,还包括半结构化和非结构化数据,如文本、图片、视频、音频等。
三、Hadoop在大数据技术中扮演什么角色?Hadoop是大数据技术中的重要组成部分,它是一个开源的框架,用于处理和管理大规模数据集。
Hadoop提供了分布式存储和计算能力,能够处理和分析海量数据,并提供了丰富的API接口,方便开发者使用。
同时,Hadoop还提供了大量的生态系统工具,如HBase、Hive、Zookeeper等,方便开发者进行数据存储、数据分析和数据协作。
四、什么是NoSQL数据库?NoSQL数据库是一种非关系型数据库,它不使用传统的关系型数据库模型,而是采用键值对、哈希表、布隆过滤器等数据结构。
NoSQL数据库具有高扩展性、高可用性和高性能等优点,适合处理大规模数据集。
常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis等。
五、什么是数据挖掘和数据分析?数据挖掘和数据分析是大数据技术中的两个重要领域。
数据挖掘是指从大量数据中自动发现隐藏的模式和规律的过程,它是一种人工智能和数学统计的交叉学科。
数据分析是指利用统计学方法对大量数据进行分析和处理,提取有价值的信息和知识,为决策提供支持。
在大数据背景下,数据挖掘和数据分析更加重要,因为大数据提供了更多的数据来源和分析机会。
六、什么是机器学习和人工智能?机器学习和人工智能是两个不同的领域,但它们在大数据背景下密切相关。
大数据面试题试卷
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⼤数据⾯试题试卷⼤数据⾯试题及答案汇总版第1部分选择题1.1 Hadoop选择题1.1.1 HDFS1.下⾯哪个程序负责 HDFS 数据存储?A.NameNodeB.JobtrackerC.DatanodeD.secondaryNameNodeE.tasktracker2. HDFS 中的 block 默认保存⼏份?A.3份B.2份C.1份D.4份3. 下列哪个程序通常与NameNode 在⼀个节点启动?A. SecondaryNameNodeB.DataNodeC.TaskTrackerD. Jobtracker4. HDFS 默认 Block Size(新版本)A. 32MBB.64MBC.128MBD.256MB5. Client 端上传⽂件的时候下列哪项正确A. 数据经过 NameNode 传递给 DataNodeB.Client 端将⽂件切分为Block,依次上传C.Client 只上传数据到⼀台 DataNode,然后由 NameNode 负责 Block 复制⼯作6. 下⾯与 HDFS 类似的框架是?A.NTFSB.FAT32C.GFSD.EXT37. 的8. 的1.1.2 集群管理1. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈A. CPUB.⽹络C.磁盘IOD.存2. 关于SecondaryNameNode 哪项是正确的?A.它是 NameNode 的热备B.它对存没有要求C.它的⽬的是帮助NameNode 合并编辑⽇志,减少NameNode 启动时间D.SecondaryNameNode 应与 NameNode 部署到⼀个节点3. 下列哪项不可以作为集群的管理?A. Puppet B.Pdsh C.ClouderaManager D.Zookeeper4. 配置机架感知的下⾯哪项正确A. 如果⼀个机架出问题,不会影响数据读写B.写⼊数据的时候会写到不同机架的 DataNode 中C.MapReduce 会根据机架获取离⾃⼰⽐较近的⽹络数据5. 下列哪个是 Hadoop 运⾏的模式A. 单机版B.伪分布式C.分布式6. Cloudera 提供哪⼏种安装 CDH 的⽅法A. Cloudera manager B.Tarball C.Yum D.Rpm7.1.2 Hbase选择题1.2.1 Hbase基础1. HBase 来源于哪篇博⽂? CA TheGoogle File SystemBMapReduceCBigTableD Chubby2. 下⾯对 HBase 的描述是错误的? AA 不是开源的B 是⾯向列的C 是分布式的D 是⼀种 NoSQL 数据库3. HBase 依靠()存储底层数据 AC MemoryDMapReduce4. HBase 依赖()提供消息通信机制 A AZookeeperB ChubbyC RPCD Socket5. HBase 依赖()提供强⼤的计算能⼒ DAZookeeperB ChubbyC RPCDMapReduce6. MapReduce 与 HBase 的关系,哪些描述是正确的? B、CA 两者不可或缺,MapReduce 是 HBase 可以正常运⾏的保证B 两者不是强关联关系,没有 MapReduce,HBase 可以正常运⾏CMapReduce 可以直接访问 HBaseD 它们之间没有任何关系7. 下⾯哪些选项正确描述了HBase 的特性? A、B、C、DA ⾼可靠性B ⾼性能C ⾯向列D 可伸缩8. 下⾯哪些概念是 HBase 框架中使⽤的?A、CA HDFSB GridFSCZookeeperD EXT39. D1.2.2 Hbase核⼼1. LSM 含义是?AA ⽇志结构合并树B ⼆叉树C 平衡⼆叉树D 长平衡⼆叉树2. 下⾯对 LSM 结构描述正确的是? A、CC 需要将数据 Flush 到磁盘D 是⼀种搜索平衡树3. LSM 更能保证哪种操作的性能?BA 读B 写C 随机读D 合并4. LSM 的读操作和写操作是独⽴的?AA 是。
大数据分析师招聘面试试题及答案
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大数据分析师招聘面试试题及答案一、基础知识考查1、请简要介绍一下大数据的 4V 特征。
答案:大数据的 4V 特征分别是 Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和 Value(价值)。
Volume 指数据规模巨大;Velocity 表示数据产生和处理的速度快;Variety 意味着数据类型繁多,包括结构化、半结构化和非结构化数据;Value 则强调数据的价值密度相对较低,需要通过有效的分析手段来挖掘有价值的信息。
2、列举至少三种常见的大数据处理框架。
答案:常见的大数据处理框架有 Hadoop 生态系统(包括 HDFS、MapReduce 等)、Spark 框架、Flink 框架、Kafka 消息队列等。
3、解释数据清洗的主要步骤和目的。
答案:数据清洗的主要步骤包括:数据审查,检查数据的完整性、准确性和一致性;处理缺失值,可以通过删除、填充或基于模型预测等方式;处理重复数据,将重复的记录去除;纠正错误数据,对异常值和错误值进行修正。
数据清洗的目的是提高数据质量,为后续的数据分析和挖掘提供可靠的数据基础。
二、数据分析能力考查1、给定一个数据集,包含用户的年龄、性别、消费金额和购买频率,如何分析用户的消费行为特征?答案:首先,可以通过描述性统计分析,了解各个变量的分布情况,比如年龄的均值、中位数、众数,消费金额的总和、均值、标准差等。
然后,根据性别对消费金额和购买频率进行分组比较,观察是否存在性别差异。
进一步,可以进行相关性分析,判断年龄与消费金额、购买频率之间是否存在线性关系。
还可以运用聚类分析,将用户按照消费行为特征进行分类,以便针对不同类型的用户制定营销策略。
2、如何评估一个数据分析模型的准确性?答案:可以使用多种指标来评估数据分析模型的准确性。
常见的有准确率(Accuracy),即正确预测的样本数占总样本数的比例;召回率(Recall),表示正确预测的正例样本数占实际正例样本数的比例;F1 值,是准确率和召回率的调和平均数;均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)等用于回归模型的评估;混淆矩阵可以直观地展示模型在不同类别上的预测情况。
大数据专员面试题目(3篇)
![大数据专员面试题目(3篇)](https://img.taocdn.com/s3/m/8894873ebf23482fb4daa58da0116c175f0e1ee1.png)
第1篇一、基础知识与概念理解1. 题目:请简述大数据的基本概念及其与普通数据的主要区别。
解析:考察应聘者对大数据基本概念的理解。
应聘者应能够解释大数据的规模(大量、多样、快速)、价值密度低、处理和分析的技术和方法等特点,并说明大数据与普通数据在数据量、处理方式、分析目标等方面的区别。
2. 题目:大数据的五个V指的是什么?解析:考察应聘者对大数据特征的理解。
大数据的五个V分别是Volume(数据量)、Velocity(数据速度)、Variety(数据多样性)、Veracity(数据真实性)和Value(数据价值)。
应聘者应能够解释每个V的具体含义。
3. 题目:请简述Hadoop生态系统中的主要组件及其功能。
解析:考察应聘者对Hadoop生态系统的了解。
应聘者应能够列举Hadoop生态系统中的主要组件,如Hadoop分布式文件系统(HDFS)、Hadoop YARN、Hadoop MapReduce、Hive、Pig、HBase等,并解释每个组件的基本功能和作用。
4. 题目:请简述数据仓库和数据湖的区别。
解析:考察应聘者对数据仓库和数据湖的理解。
应聘者应能够解释数据仓库和数据湖在数据存储、处理、查询等方面的差异,以及它们在数据分析中的应用场景。
二、数据处理与分析5. 题目:请简述ETL(提取、转换、加载)过程在数据处理中的作用。
解析:考察应聘者对ETL过程的了解。
应聘者应能够解释ETL在数据预处理、数据清洗、数据转换等方面的作用,以及ETL工具在数据处理中的应用。
6. 题目:请描述数据切分、增量同步和全量同步的方法。
解析:考察应聘者对数据同步的理解。
应聘者应能够解释数据切分、增量同步和全量同步的概念,并举例说明在实际应用中的具体操作方法。
7. 题目:请简述数据挖掘中的分类、聚类和预测方法。
解析:考察应聘者对数据挖掘方法的了解。
应聘者应能够列举数据挖掘中的分类、聚类和预测方法,如决策树、K-means、支持向量机、神经网络等,并解释每种方法的基本原理和应用场景。
大数据相关面试题
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一、选择题1.以下哪个不是大数据的特征?A.体积大(Volume)B.价值密度低(Value)C.速度快(Velocity)D.准确性高(Accuracy)(正确答案:D)2.Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,其核心设计之一是?A.HDFS(Hadoop Distributed File System)B.HBaseC.MapReduce(正确答案)D.Hive3.在大数据处理中,以下哪项技术通常用于实时流数据处理?A.Apache HadoopB.Apache SparkC.Apache Kafka(正确答案)D.Apache Hive4.NoSQL数据库相比于传统的关系型数据库,其主要优势是什么?A.更强的数据一致性B.更适合存储结构化数据C.更高的写入和读取速度(正确答案)D.更复杂的查询功能5.以下哪个工具常用于大数据可视化?A.Apache PigB.Tableau(正确答案)C.Apache FlinkD.Apache Cassandra6.在数据仓库中,星型模式(Star Schema)的设计主要是为了?A.提高数据查询速度(正确答案)B.增加数据冗余C.简化数据更新操作D.提升数据安全性7.以下哪个不是机器学习在大数据分析中常见的应用?A.预测分析B.数据清洗(正确答案)C.用户行为分析D.推荐系统8.在进行大数据处理时,数据科学家通常使用哪种语言进行数据处理和分析?A.JavaB.Python(正确答案)C.C++D.JavaScript。
大数据工程师面试题及答案
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大数据工程师面试题及答案在大数据领域,对工程师的要求越来越高。
以下是一些常见的大数据工程师面试题及答案,希望能为您的面试准备提供一些帮助。
一、基础知识1、请简要介绍一下 Hadoop 生态系统中的主要组件。
答案:Hadoop 生态系统主要包括 HDFS(分布式文件系统)用于存储大规模数据;YARN(资源管理框架)负责资源的分配和调度;MapReduce(分布式计算框架)用于处理大规模数据的计算任务。
此外,还有 Hive(数据仓库工具)、HBase(分布式数据库)、Sqoop(数据导入导出工具)等组件。
2、什么是数据仓库?与数据库有什么区别?答案:数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。
数据库主要用于事务处理,强调实时性和一致性;而数据仓库侧重于数据分析和决策支持,数据量大、结构复杂,存储历史数据。
二、数据处理和分析1、如何处理数据倾斜问题?答案:数据倾斜通常是指某些键值的分布不均匀,导致某些任务处理的数据量远大于其他任务。
可以通过对倾斜的键进行加盐处理,或者使用 Combiner 函数在 Map 端进行局部聚合来缓解。
还可以对数据进行重新分区,或者调整并行度等方式来解决。
2、请介绍一下 Spark 的核心概念,如 RDD、DataFrame 和 Dataset。
答案:RDD(弹性分布式数据集)是 Spark 的基础数据结构,具有不可变、可分区、可并行操作等特点。
DataFrame 类似于关系型数据库中的表,具有列名和数据类型。
Dataset 是 DataFrame 的扩展,提供了类型安全和面向对象的编程接口。
三、数据存储1、介绍一下 HBase 的架构和工作原理。
答案:HBase 基于 Hadoop 的 HDFS 存储数据,采用主从架构。
HMaster 负责管理表的元数据,HRegionServer 负责存储和管理实际的数据。
数据按照行键进行排序和存储,通过 Region 进行划分和管理。
大数据常用面试题
![大数据常用面试题](https://img.taocdn.com/s3/m/74ec13874128915f804d2b160b4e767f5bcf804d.png)
大数据常用面试题在大数据领域,面试过程中经常会涉及到一些常见的问题,这些问题旨在考察面试者对于大数据的理解、技术能力和解决问题的能力。
本文将介绍一些常用的大数据面试题及其解答。
一、大数据的定义和特点1. 请简要解释什么是大数据?大数据是一种处理和分析超大规模、复杂多样、高速增长的数据集的方法和技术。
它具有三个特点:数据量庞大、数据类型多样、数据生成速度快。
2. 大数据与传统数据的区别是什么?相比传统数据,大数据具有更高的数据量、更多类型的数据和更快的数据生成速度。
传统数据更注重数据的精确性和规整性,而大数据则更注重从数据中挖掘出有价值的信息。
3. 大数据的4V是什么?大数据的4V指的是Volume、Variety、Velocity和Value。
Volume 表示数据的规模,Variety表示数据的多样性,Velocity表示数据的生成速度,Value表示数据的价值。
二、大数据处理和存储技术1. 请简要介绍一下Hadoop和Spark。
Hadoop是一种分布式计算框架,主要用于处理大规模数据集,采用了分布式计算和分布式存储的方式。
Spark是一种快速通用的集群计算系统,可以高效地处理大规模数据集,并具有更快的速度和更强的扩展性。
2. 请简要介绍一下MapReduce的工作原理。
MapReduce是Hadoop中的一种计算模型,它的工作原理可以概括为Map和Reduce两个过程。
Map过程将输入数据切分为若干个小任务,并由多个计算节点并行处理,生成中间结果。
Reduce过程将Map过程生成的中间结果进行合并和计算,得到最终结果。
3. 请简要介绍一下Hive和HBase。
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具,可以将结构化数据映射到一张表中,并提供类似SQL的查询接口。
HBase是一种分布式的面向列的NoSQL数据库,用于存储大规模结构化、半结构化和非结构化数据。
三、大数据算法和模型1. 请解释一下什么是机器学习?机器学习是一种通过计算机利用大数据并不断优化算法和模型的方法,使计算机能够从数据中自动学习并改进性能,而无需显式地编程。
大数据常见面试题
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大数据常见面试题1. 什么是大数据?大数据是指规模庞大、种类繁多的数据集合,无法使用传统的数据处理工具进行处理和管理。
大数据通常具备四个特征,即海量性、高速性、多样性和价值密度低。
2. 大数据的特点有哪些?大数据的特点包括:数据量巨大,存储和处理难度大;数据来源多样,包括结构化数据和非结构化数据;数据生成速度快,需要实时或近实时分析;数据质量不一,存在噪音和异常数据。
3. 大数据的处理流程是什么?大数据处理流程一般包括数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析和数据可视化等步骤。
首先,通过各种方式采集数据,包括传感器、日志文件、社交媒体等;然后将数据存储在分布式文件系统或数据库中;接下来,对数据进行清洗和预处理,包括去重、去噪、归一化等;然后通过各种算法和工具对数据进行分析和挖掘;最后,将分析结果以可视化方式展示,帮助决策者理解数据并做出决策。
4. 大数据处理技术有哪些?大数据处理技术包括分布式存储技术、分布式计算技术和数据挖掘技术。
常用的分布式存储技术包括Hadoop、HBase和Cassandra;分布式计算技术包括MapReduce、Spark和Flink;数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析和分类预测等。
5. 大数据与云计算的关系是什么?大数据和云计算密切相关,云计算提供了大数据处理所需的基础设施和资源,并以灵活的方式提供计算和存储能力。
大数据处理通常需要大规模的计算和存储资源,云计算通过虚拟化和自动化技术,提供了弹性扩展和按需付费等优势,满足了大数据处理的需求。
6. 大数据中的数据挖掘有什么应用?在大数据中,数据挖掘可以应用于推荐系统、欺诈检测、舆情分析、市场营销等领域。
通过分析大数据中的模式和趋势,可以挖掘出用户的兴趣和行为,为用户推荐合适的产品或服务;同时,可以通过分析大数据中的异常和风险,及时发现欺诈行为;此外,还可以通过分析社交媒体数据,了解用户的情感和态度,进行舆情监测和品牌管理。
大数据面试题试卷
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大数据面试题及答案汇总版第1部分选择题1.1 Hadoop选择题1.1.1 HDFS1.下面哪个程序负责 HDFS 数据存储?A.NameNodeB.JobtrackerC.DatanodeD.secondaryNameNodeE.tasktracker2. HDFS 中的 block 默认保存几份?A.3份B.2份C.1份D.4份3. 下列哪个程序通常与NameNode 在一个节点启动?A. SecondaryNameNodeB.DataNodeC.TaskTrackerD. Jobtracker4. HDFS 默认 Block Size(新版本)A. 32MBB.64MBC.128MBD.256MB5. Client 端上传文件的时候下列哪项正确A. 数据经过 NameNode 传递给 DataNodeB.Client 端将文件切分为 Block,依次上传C.Client 只上传数据到一台 DataNode,然后由 NameNode 负责 Block 复制工作6. 下面与 HDFS 类似的框架是?A.NTFSB.FAT32C.GFSD.EXT37. 的8. 的1.1.2 集群管理1. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈A. CPUB.网络C.磁盘IOD.存2. 关于SecondaryNameNode 哪项是正确的?A.它是 NameNode 的热备B.它对存没有要求C.它的目的是帮助 NameNode 合并编辑日志,减少 NameNode 启动时间D.SecondaryNameNode 应与 NameNode 部署到一个节点3. 下列哪项不可以作为集群的管理?A. Puppet B.Pdsh C.ClouderaManager D.Zookeeper4. 配置机架感知的下面哪项正确A. 如果一个机架出问题,不会影响数据读写B.写入数据的时候会写到不同机架的 DataNode 中C.MapReduce 会根据机架获取离自己比较近的网络数据5. 下列哪个是 Hadoop 运行的模式A. 单机版 B.伪分布式 C.分布式6. Cloudera 提供哪几种安装 CDH 的方法A. Cloudera manager B.Tarball C.Yum D.Rpm7.1.2 Hbase选择题1.2.1 Hbase基础1. HBase 来源于哪篇博文? CA TheGoogle File System BMapReduceCBigTableD Chubby2. 下面对 HBase 的描述是错误的? AA 不是开源的B 是面向列的C 是分布式的D 是一种 NoSQL 数据库3. HBase 依靠()存储底层数据 AA HDFSB HadoopC MemoryDMapReduce4. HBase 依赖()提供消息通信机制 A AZookeeperB ChubbyC RPCD Socket5. HBase 依赖()提供强大的计算能力 DAZookeeperB ChubbyC RPCDMapReduce6. MapReduce 与 HBase 的关系,哪些描述是正确的? B、CA 两者不可或缺,MapReduce 是 HBase 可以正常运行的保证B 两者不是强关联关系,没有 MapReduce,HBase 可以正常运行CMapReduce 可以直接访问 HBaseD 它们之间没有任何关系7. 下面哪些选项正确描述了HBase 的特性? A、B、C、DA 高可靠性B 高性能C 面向列D 可伸缩8. 下面哪些概念是 HBase 框架中使用的?A、CA HDFSB GridFSCZookeeperD EXT39. D1.2.2 Hbase核心1. LSM 含义是?AA 日志结构合并树B 二叉树C 平衡二叉树D 长平衡二叉树2. 下面对 LSM 结构描述正确的是? A、CA 顺序存储B 直接写硬盘C 需要将数据 Flush 到磁盘D 是一种搜索平衡树3. LSM 更能保证哪种操作的性能?BA 读B 写C 随机读D 合并4. LSM 的读操作和写操作是独立的?AA 是。
大数据面试题 100道
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2.20. hbase 的 rowkey 怎么创建好?列族怎么创建比较 好?
hbase 存储时,数据按照 Row key 的字典序(byte order)排序存储。设计 key 时,要充分排序 存储这个特性,将经常一起读取的行存储放到一起。(位置相关性)
2.22.1. 从应用程序角度进行优化
(1) 避免不必要的 reduce 任务 如果 mapreduce 程序中 reduce 是不必要的,那么我们可以在 map 中处理数据, Reducer 设置 为 0。这样避免了多余的 reduce 任务。 (2) 为 job 添加一个 Combiner 为 job 添加一个 combiner 可以大大减少 shuffle 阶段从 map task 拷贝给远程 reduce task 的数 据量。一般而言,combiner 与 reducer 相同。 (3) 根据处理数据特征使用最适合和简洁的 Writable 类型 Text 对象使用起来很方便,但它在由数值转换到文本或是由 UTF8 字符串转换到文本时都是 低效的,且会消耗大量的 CPU 时间。当处理那些非文本的数据时,可以使用二进制的 Writable 类型,如 IntWritable, FloatWritable 等。二进制 writable 好处:避免文件转换的消耗;使 map task 中间结果占用更少的空间。 (4) 重用 Writable 类型 很多 MapReduce 用户常犯的一个错误是,在一个 map/reduce 方法中为每个输出都创建 Writable 对象。例如,你的 Wordcout mapper 方法可能这样写:
大数据集群面试题目(3篇)
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第1篇一、基础知识1. 请简述大数据的概念及其在当今社会中的重要性。
2. 什么是Hadoop?请简要介绍其架构和核心组件。
3. 请解释HDFS的工作原理,以及它在数据存储方面的优势。
4. 请说明MapReduce编程模型的基本原理和执行流程。
5. 什么是YARN?它在Hadoop生态系统中的作用是什么?6. 请描述Zookeeper在Hadoop集群中的作用和常用场景。
7. 什么是Hive?它与传统的数据库有什么区别?8. 请简述HBase的架构和特点,以及它在列式存储方面的优势。
9. 什么是Spark?它与Hadoop相比有哪些优点?10. 请解释Flink的概念及其在流处理方面的应用。
二、Hadoop集群搭建与优化1. 请描述Hadoop集群的搭建步骤,包括硬件配置、软件安装、配置文件等。
2. 请说明如何实现Hadoop集群的高可用性,例如HDFS和YARN的HA配置。
3. 请简述Hadoop集群的负载均衡策略,以及如何进行负载均衡优化。
4. 请解释Hadoop集群中的数据倾斜问题,以及如何进行数据倾斜优化。
5. 请说明如何优化Hadoop集群中的MapReduce任务,例如调整map/reduce任务数、优化Shuffle过程等。
6. 请描述Hadoop集群中的内存管理策略,以及如何进行内存优化。
7. 请简述Hadoop集群中的磁盘I/O优化策略,例如磁盘阵列、RAID等。
8. 请说明如何进行Hadoop集群的性能监控和故障排查。
三、数据存储与处理1. 请描述HDFS的数据存储格式,例如SequenceFile、Parquet、ORC等。
2. 请解释HBase的存储结构,以及RowKey和ColumnFamily的设计原则。
3. 请简述Hive的数据存储格式,以及其与HDFS的交互过程。
4. 请说明Spark的数据存储格式,以及其在内存和磁盘之间的数据交换过程。
5. 请描述Flink的数据流处理模型,以及其在数据流中的操作符和窗口机制。
大数据工程师常见面试题
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大数据工程师常见面试题在当今数字化的时代,大数据工程师成为了热门职业之一。
当你准备应聘大数据工程师的岗位时,了解常见的面试题可以帮助你更好地应对面试,展现自己的专业能力。
以下是一些大数据工程师常见的面试题:一、基础理论知识1、什么是大数据?大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
2、请简要介绍 Hadoop 生态系统。
Hadoop 生态系统是一系列用于处理大数据的开源框架和工具的集合。
其中包括HDFS(Hadoop 分布式文件系统)用于存储大规模数据,YARN(Yet Another Resource Negotiator)用于资源管理和调度,MapReduce 用于分布式计算等。
此外,还有 Hive 用于数据仓库和查询处理,HBase 用于大规模的分布式数据库,Sqoop 用于在关系型数据库和 Hadoop 之间进行数据迁移等。
3、解释一下 CAP 定理。
CAP 定理指出,在一个分布式系统中,一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)这三个特性最多只能同时满足其中两个。
一致性指的是在分布式系统中,所有节点在同一时刻看到的数据是相同的;可用性指的是系统能够在正常响应时间内提供服务;分区容错性指的是系统在遇到网络分区等故障时仍能继续工作。
4、什么是数据仓库和数据集市?数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。
数据集市则是数据仓库的一个子集,通常面向特定的业务部门或主题,规模较小,更专注于满足特定用户的需求。
二、数据处理与分析1、谈谈你对数据清洗的理解以及常见的数据清洗方法。
数据清洗是指处理和纠正数据中的错误、缺失值、重复值和不一致性等问题,以提高数据质量。
大数据开发常见面试问题
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大数据开发常见面试问题1、简述对大数据组件的理解?Yarn:大数据组件运行的job的管理器Spark:分布式的利用内存进行分布式运算的大数据组件Hbase:基于Hadoop的大数据常用数据库Hive:基于Hadoop的大数据数据仓库,操作和关系型数据库(MySQL)类似2、hdfs文件系统中NameNode和DataNode的区别和联系?NameNode存储了元数据,并且调度,协调整个集群DataNode主要用来存储数据3、讲述一下HDFS上传文件的流程①由客户端向NameNode节点节点发出请求;②NameNode 向Client返回可以可以存数据的DataNode 这里遵循机架感应原则;③客户端首先根据返回的信息先将文件分块(Hadoop2.X版本每一个block为128M 而之前的版本为64M;④然后通过NameNode返回的DataNode信息直接发送给DataNode 并且是流式写入同时会复制到其他两台机器;⑤dataNode 向Client通信表示已经传完数据块同时向NameNode报告⑥依照上面(④到⑤)的原理将所有的数据块都上传结束向NameNode 报告表明已经传完所有的数据块。
4、了解zookeeper吗?介绍一下它,它的选举机制和集群的搭建。
ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务,是Google Chubby 的开源实现。
分布式应用程序可以基于ZooKeeper 实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。
公司使用的flume 集群,Kafka集群等等,都离不开ZooKeeper。
每个节点上都要搭建ZooKeeper服务。
首先我们要在每台pc上配置zookeeper环境变量,在cd到zookeeper下的conf文件夹下在zoo_simjle.cfg文件中添加datadir路径,再到zookeeper下新建data文件夹,创建myid,在文件里添加上server的ip地址。
大数据面试题【范本模板】
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单项选择题1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。
a)NameNodeb)Jobtrackerc)Datanoded)secondaryNameNodee)tasktracker2。
HDfS 中的 block 默认保存几份?a)3 份b)2 份c)1 份d)不确定3. 下列哪个程序通常与 NameNode 在一个节点启动?a)SecondaryNameNodeb)DataNodec)TaskTrackerd)Jobtracker4。
Hadoop 作者a)Martin Fowlerb)Kent Beckc)Doug cutting5。
HDFS 默认 Block Sizea)32MBb)64MBc)128MB6. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈a)CPUb)网络c)磁盘d)内存7. 关于 SecondaryNameNode 哪项是正确的?a)它是 NameNode 的热备b)它对内存没有要求c)它的目的是帮助 NameNode 合并编辑日志,减少 NameNode 启动时间d)SecondaryNameNode 应与 NameNode 部署到一个节点多选题8。
下列哪项可以作为集群的管理工具a)Puppetb)Pdshc)Cloudera Managerd)d)Zookeeper9。
配置机架感知的下面哪项正确a)如果一个机架出问题,不会影响数据读写b)写入数据的时候会写到不同机架的 DataNode 中c)MapReduce 会根据机架获取离自己比较近的网络数据10。
Client 端上传文件的时候下列哪项正确a)数据经过 NameNode 传递给 DataNodeb)Client 端将文件切分为 Block,依次上传c)Client 只上传数据到一台DataNode,然后由NameNode 负责Block 复制工作11. 下列哪个是 Hadoop 运行的模式a)单机版b)伪分布式c)分布式12. Cloudera 提供哪几种安装 CDH 的方法a)Cloudera managerb)Tar ballc)Yum d)Rpm判断题13。
大数据发展面试题目及答案
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大数据发展面试题目及答案一、大数据概念与发展趋势随着信息技术的快速发展,大数据逐渐成为各行业的关注焦点。
大数据是指以巨大的、复杂的数据集合为研究对象,运用先进的数据处理技术和分析方法,从中提取有价值的信息并进行决策的一种手段。
1. 什么是大数据?大数据是指规模庞大、形式多样且难以直接用传统的数据管理工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
2. 大数据的特点有哪些?大数据的特点主要包括四个方面:a. 多样性:大数据包含结构化、半结构化和非结构化数据;b. 速度性:大数据处理需要满足实时性和高速性的要求;c. 数量级:大数据的规模通常以TB、PB、EB甚至更高的数据量计量;d. 价值密度:大数据中蕴含着海量、复杂的信息,需要进一步挖掘和分析才能产生价值。
3. 大数据发展的趋势有哪些?大数据发展的趋势主要包括以下几个方面:a. 人工智能的结合:大数据与人工智能的结合可以实现更深层次的数据分析和智能决策;b. 安全与隐私保护:大数据时代面临着更多的安全和隐私挑战,数据的安全与隐私保护成为关键问题;c. 边缘计算的应用:边缘计算可以实现数据的快速处理与实时决策,大数据分析逐渐向边缘推进;d. 数据治理与管理:数据治理与管理可以提高数据质量和可信度,为决策提供准确的依据。
二、大数据技术与工具大数据的处理离不开先进的技术和工具支持。
以下是一些常见的大数据技术和工具及其应用。
1. HadoopHadoop是一个分布式计算平台,用于存储和处理大规模数据。
它由HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算框架)组成,广泛应用于大数据处理领域。
2. SparkSpark是一个快速的、通用的大数据处理引擎,具有内存计算和迭代计算的优势。
它支持多种编程语言,并提供了丰富的API,被广泛用于大规模数据分析和机器学习。
3. NoSQL数据库NoSQL数据库是一种非关系型数据库,适用于存储和管理大规模、半结构化和非结构化数据。
大数据的面试题及答案
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大数据的面试题及答案在大数据时代,大数据领域的专业人才需求越来越大。
而在求职大数据相关领域时,面试则是必不可少的环节。
为了帮助大家更好地准备面试,本文将列举一些常见的大数据面试题及对应的答案,以供参考。
问题一:请解释什么是大数据?答案:大数据是指规模庞大、无法仅依靠传统的数据处理工具进行捕捉、管理、处理和分析的数据集合。
这些数据集合通常具有高度的复杂性和多样性,并且以高速率产生。
大数据的特点主要体现在三个方面,即数据量大、数据种类多和数据速度快。
问题二:请谈一谈大数据技术的优势与挑战。
答案:大数据技术的优势主要包括:1. 帮助企业更好地了解客户,提供个性化的服务。
2. 可以分析和预测市场趋势,为企业决策提供依据。
3. 提高企业的运营效率,降低成本。
4. 促进科学研究、医疗健康等领域的发展。
大数据技术面临的挑战主要包括:1. 数据质量的问题,包括数据的准确性、完整性等。
2. 隐私保护与数据安全问题。
3. 大数据分析技术与算法的不断更新与发展。
4. 数据治理与管理的难题。
问题三:请简要介绍一下Hadoop。
答案:Hadoop是一个开源的分布式计算平台,用于处理大规模数据。
它的核心组件包括Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce计算模型。
HDFS用于将数据分布式存储在多台机器上,而MapReduce则用于将数据分布式处理和计算。
Hadoop具有高容错性、高可扩展性和低成本等特点,被广泛应用于大数据处理领域。
问题四:请解释一下MapReduce。
答案:MapReduce是一种用于对大规模数据集进行并行处理的编程模型。
它将计算任务分解为两个独立的阶段:Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段,输入数据会被分割成多个小的子问题,然后分发给不同的计算节点并行处理。
在Reduce阶段,处理结果会被汇总起来以得到最终的输出结果。
MapReduce模型的核心思想是将问题分解为多个可并行处理的子问题,以提高处理效率。
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1、给定a、b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a、b文件共同的url?方案1:可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G,远远大于内存限制的4G。
所以不可能将其完全加载到内存中处理。
考虑采取分而治之的方法。
s 遍历文件a,对每个url求取,然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件(记为)中。
这样每个小文件的大约为300M。
s 遍历文件b,采取和a相同的方式将url分别存储到1000个小文件(记为)。
这样处理后,所有可能相同的url都在对应的小文件()中,不对应的小文件不可能有相同的url。
然后我们只要求出1000对小文件中相同的url即可。
s 求每对小文件中相同的url时,可以把其中一个小文件的url存储到hash_set中。
然后遍历另一个小文件的每个url,看其是否在刚才构建的hash_set中,如果是,那么就是共同的url,存到文件里面就可以了。
方案2:如果允许有一定的错误率,可以使用Bloom filter,4G内存大概可以表示340亿bit。
将其中一个文件中的url使用Bloom filter映射为这340亿bit,然后挨个读取另外一个文件的url,检查是否与Bloom filter,如果是,那么该url应该是共同的url(注意会有一定的错误率)。
2、有10个文件,每个文件1G,每个文件的每一行存放的都是用户的query,每个文件的query都可能重复。
要求你按照query的频度排序。
方案1:s、顺序读取10个文件,按照hash(query)的结果将query写入到另外10个文件(记为)中。
这样新生成的文件每个的大小大约也1G(假设hash函数是随机的)。
s、找一台内存在2G左右的机器,依次对用hash_map(query, query_count)来统计每个query出现的次数。
利用快速/堆/归并排序按照出现次数进行排序。
将排序好的query和对应的query_cout输出到文件中。
这样得到了10个排好序的文件(记为)。
s、对这10个文件进行归并排序(内排序与外排序相结合)。
方案2:一般query的总量是有限的,只是重复的次数比较多而已,可能对于所有的query,一次性就可以加入到内存了。
这样,我们就可以采用trie树/hash_map等直接来统计每个query 出现的次数,然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了。
方案3:与方案1类似,但在做完hash,分成多个文件后,可以交给多个文件来处理,采用分布式的架构来处理(比如MapReduce),最后再进行合并。
3、有一个1G大小的一个文件,里面每一行是一个词,词的大小不超过16字节,内存限制大小是1M。
返回频数最高的100个词。
方案1:顺序读文件中,对于每个词x,取,然后按照该值存到5000个小文件(记为)中。
这样每个文件大概是200k左右。
如果其中的有的文件超过了1M大小,还可以按照类似的方法继续往下分,知道分解得到的小文件的大小都不超过1M。
对每个小文件,统计每个文件中出现的词以及相应的频率(可以采用trie树/hash_map等),并取出出现频率最大的100个词(可以用含100个结点的最小堆),并把100词及相应的频率存入文件,这样又得到了5000个文件。
下一步就是把这5000个文件进行归并(类似与归并排序)的过程了。
4、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
方案1:首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。
注意到IP是32位的,最多有个IP。
同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map 进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。
然后再在这1000个最大的IP 中,找出那个频率最大的IP,即为所求。
5、在2.5亿个整数中找出不重复的整数,内存不足以容纳这2.5亿个整数。
方案1:采用2-Bitmap(每个数分配2bit,00表示不存在,01表示出现一次,10表示多次,11无意义)进行,共需内存内存,还可以接受。
然后扫描这2.5亿个整数,查看Bitmap中相对应位,如果是00变01,01变10,10保持不变。
所描完事后,查看bitmap,把对应位是01的整数输出即可。
方案2:也可采用上题类似的方法,进行划分小文件的方法。
然后在小文件中找出不重复的整数,并排序。
然后再进行归并,注意去除重复的元素。
6、海量数据分布在100台电脑中,想个办法高校统计出这批数据的TOP10。
方案1:s 在每台电脑上求出TOP10,可以采用包含10个元素的堆完成(TOP10小,用最大堆,TOP10大,用最小堆)。
比如求TOP10大,我们首先取前10个元素调整成最小堆,如果发现,然后扫描后面的数据,并与堆顶元素比较,如果比堆顶元素大,那么用该元素替换堆顶,然后再调整为最小堆。
最后堆中的元素就是TOP10大。
s 求出每台电脑上的TOP10后,然后把这100台电脑上的TOP10组合起来,共1000个数据,再利用上面类似的方法求出TOP10就可以了。
7、怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个?方案1:先做hash,然后求模映射为小文件,求出每个小文件中重复次数最多的一个,并记录重复次数。
然后找出上一步求出的数据中重复次数最多的一个就是所求(具体参考前面的题)。
8、上千万或上亿数据(有重复),统计其中出现次数最多的钱N个数据。
方案1:上千万或上亿的数据,现在的机器的内存应该能存下。
所以考虑采用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计次数。
然后就是取出前N个出现次数最多的数据了,可以用第6题提到的堆机制完成。
9、1000万字符串,其中有些是重复的,需要把重复的全部去掉,保留没有重复的字符串。
请怎么设计和实现?方案1:这题用trie树比较合适,hash_map也应该能行。
10、一个文本文件,大约有一万行,每行一个词,要求统计出其中最频繁出现的前10个词,请给出思想,给出时间复杂度分析。
方案1:这题是考虑时间效率。
用trie树统计每个词出现的次数,时间复杂度是O(n*le)(le 表示单词的平准长度)。
然后是找出出现最频繁的前10个词,可以用堆来实现,前面的题中已经讲到了,时间复杂度是O(n*lg10)。
所以总的时间复杂度,是O(n*le)与O(n*lg10)中较大的哪一个。
11、一个文本文件,找出前10个经常出现的词,但这次文件比较长,说是上亿行或十亿行,总之无法一次读入内存,问最优解。
方案1:首先根据用hash并求模,将文件分解为多个小文件,对于单个文件利用上题的方法求出每个文件件中10个最常出现的词。
然后再进行归并处理,找出最终的10个最常出现的词。
12、100w个数中找出最大的100个数。
方案1:在前面的题中,我们已经提到了,用一个含100个元素的最小堆完成。
复杂度为O(100w*lg100)。
方案2:采用快速排序的思想,每次分割之后只考虑比轴大的一部分,知道比轴大的一部分在比100多的时候,采用传统排序算法排序,取前100个。
复杂度为O(100w*100)。
方案3:采用局部淘汰法。
选取前100个元素,并排序,记为序列L。
然后一次扫描剩余的元素x,与排好序的100个元素中最小的元素比,如果比这个最小的要大,那么把这个最小的元素删除,并把x利用插入排序的思想,插入到序列L中。
依次循环,知道扫描了所有的元素。
复杂度为O(100w*100)。
13、寻找热门查询:搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节。
假设目前有一千万个记录,这些查询串的重复读比较高,虽然总数是1千万,但是如果去除重复和,不超过3百万个。
一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就越热门。
请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G。
(1) 请描述你解决这个问题的思路;(2) 请给出主要的处理流程,算法,以及算法的复杂度。
方案1:采用trie树,关键字域存该查询串出现的次数,没有出现为0。
最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。
14、一共有N个机器,每个机器上有N个数。
每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。
如何找到个数中的中数?方案1:先大体估计一下这些数的范围,比如这里假设这些数都是32位无符号整数(共有个)。
我们把0到的整数划分为N个范围段,每个段包含个整数。
比如,第一个段位0到,第二段为到,…,第N个段为到。
然后,扫描每个机器上的N个数,把属于第一个区段的数放到第一个机器上,属于第二个区段的数放到第二个机器上,…,属于第N个区段的数放到第N个机器上。
注意这个过程每个机器上存储的数应该是O(N)的。
下面我们依次统计每个机器上数的个数,一次累加,直到找到第k个机器,在该机器上累加的数大于或等于,而在第k-1个机器上的累加数小于,并把这个数记为x。
那么我们要找的中位数在第k个机器中,排在第位。
然后我们对第k个机器的数排序,并找出第个数,即为所求的中位数。
复杂度是的。
方案2:先对每台机器上的数进行排序。
排好序后,我们采用归并排序的思想,将这N个机器上的数归并起来得到最终的排序。
找到第个便是所求。
复杂度是的。
15、最大间隙问题。
给定n个实数,求着n个实数在实轴上向量2个数之间的最大差值,要求线性的时间算法。
方案1:最先想到的方法就是先对这n个数据进行排序,然后一遍扫描即可确定相邻的最大间隙。
但该方法不能满足线性时间的要求。
故采取如下方法:s、找到n个数据中最大和最小数据max和min。
s、用n-2个点等分区间[min, max],即将[min, max]等分为n-1个区间(前闭后开区间),将这些区间看作桶,编号为,且桶的上界和桶i+1的下届相同,即每个桶的大小相同。
每个桶的大小为:。
实际上,这些桶的边界构成了一个等差数列(首项为min,公差为),且认为将min放入第一个桶,将max放入第n-1个桶。
s、将n个数放入n-1个桶中:将每个元素分配到某个桶(编号为index),其中,并求出分到每个桶的最大最小数据。
s、最大间隙:除最大最小数据max和min以外的n-2个数据放入n-1个桶中,由抽屉原理可知至少有一个桶是空的,又因为每个桶的大小相同,所以最大间隙不会在同一桶中出现,一定是某个桶的上界和气候某个桶的下界之间隙,且该量筒之间的桶(即便好在该连个便好之间的桶)一定是空桶。
也就是说,最大间隙在桶i的上界和桶j的下界之间产生,一遍扫描即可完成。
16、将多个集合合并成没有交集的集合:给定一个字符串的集合,格式如:。
要求将其中交集不为空的集合合并,要求合并完成的集合之间无交集,例如上例应输出。