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首页大数据面试精华:实战技巧+项目经验详解
"《大数据技术之高频面试题》是一份全面且深入的备考资料,针对大数据领域的求职者设计。它包含面试技巧指导、基础编程实战、项目经验分享以及关键技术要点。本书的结构清晰,从面试策略开始,引导读者理解面试过程中最重要的因素,如清晰的语言表达和避免错误,还提供了自我介绍的模板。 在手写代码部分,涵盖了常见的排序算法(冒泡排序、二分查找、快速排序和归并排序),以及如何用Scala实现二叉树,并通过实际操作演示如何编写Spark的WordCount程序和更复杂的Spark应用。这有助于面试者展示其编程能力和对大数据处理工具的理解。 项目架构章节详细解析了数据仓库的概念,系统数据流程设计的重要性,以及在选择框架(如Hadoop)、服务器类型(考虑成本和运维)和集群规模时的决策依据。此外,还包括人员配置、职位晋升规则和参考架构的讲解,帮助应聘者了解实际工作中的组织结构和责任划分。 书中深入介绍了Hadoop生态系统,涵盖了常用端口、配置文件管理、HDFS读写流程、MapReduce的Shuffle过程及优化策略,包括数据压缩、小文件处理和集群效率提升。YARN的Job提交流程、调度器分类及其区别也被详细阐述。同时,还涉及到Hadoop的参数调优、基准测试和故障处理(如Hadoop宕机)。 Zookeeper的选举机制和常用命令,以及Flume的数据采集、拦截器和防止数据丢失的机制,这些内容展示了面试者在分布式协调服务和实时数据管道方面的专业知识。 这份资料不仅提供了理论知识,还结合实际项目经验,确保求职者在面试中能够自信地展示他们的技能和解决问题的能力。无论是面试准备还是深入理解大数据技术,这本书都是一个宝贵的资源。"
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15
归并排序治流程
4 5 7 8 1 2 3 6
i
j
1<4,将1放入temp,j右移
temp
j
4 5 7 8 1 2 3 6 1
i
2<4,将2放入temp,j右移
temp
j
j
4 5 7 8 1 2 3 6 1 2 3 4 5
7>6,将6放入temp,此时j已经是最大值了
4 5 7 8 1 2 3 6 1 2 3 4 5 6
直接将1号数组剩余数据添加至临时数组
i
6
temp
temp
j
最后:将临时数组的数据拷贝回原数组
… …
1
2
7 8
图 3-归并排序“治”流程
代码实现:
/**
* 快排
* 时间复杂度:O(nlogn)
* 空间复杂度:O(n)
*/
def merge(left: List[Int], right: List[Int]): List[Int] = (left,
right) match {
case (Nil, _) => right
case (_, Nil) => left
case (x :: xTail, y :: yTail) =>
if (x <= y) x :: merge(xTail, right)
else y :: merge(left, yTail)
}
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16
2.5 二叉树之 Scala 实现
2.5.1 二叉树概念
二叉树的概念
1) 树有很多种,每个节点最多只能有两个子节点的一种形式称为二叉树。
2) 二叉树的子节点分为左节点和右节点。
3) 如果该二叉树的所有叶子节点都在最后一层,并且结点总数= 2^n -1 , n 为层数,则我们称为满二叉
树。
4) 如果该二叉树的所有叶子节点都在最后一层或者倒数第二层,而且最后一层的叶子节点在左边连
续,倒数第二层的叶子节点在右边连续,我们称为完全二叉树。
1
2 3
二叉树
1
2 3
4 5
6 7
满二叉树
11
21 31
14 15
61 71
81 91
完全二叉树 , 如果把 (61)节点删除,
就不是完全二叉树了,因为叶子节点不连续了
2.5.2 二叉树的特点
1)树执行查找、删除、插入的时间复杂度都是 O(logN)
2)遍历二叉树的方法包括前序、中序、后序
3)非平衡树指的是根的左右两边的子节点的数量不一致
4) 在非空二叉树中,第 i 层的结点总数不超过 , i>=1;
5)深度为 h 的二叉树最多有个结点(h>=1),最少有 h 个结点;
6)对于任意一棵二叉树,如果其叶结点数为 N0,而度数为 2 的结点总数为 N2,则
N0=N2+1;
2.5.3 二叉树的 Scala 代码实现
定义节点以及前序、中序、后序遍历
class TreeNode(treeNo:Int){
val no = treeNo
var left:TreeNode = null
var right:TreeNode = null
//后序遍历
def postOrder():Unit={
//向左递归输出左子树
if(this.left != null){
this.left.postOrder
}
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17
//向右递归输出右子树
if (this.right != null) {
this.right.postOrder
}
//输出当前节点值
printf("节点信息 no=%d \n",no)
}
//中序遍历
def infixOrder():Unit={
//向左递归输出左子树
if(this.left != null){
this.left.infixOrder()
}
//输出当前节点值
printf("节点信息 no=%d \n",no)
//向右递归输出右子树
if (this.right != null) {
this.right.infixOrder()
}
}
//前序遍历
def preOrder():Unit={
//输出当前节点值
printf("节点信息 no=%d \n",no)
//向左递归输出左子树
if(this.left != null){
this.left.postOrder()
}
//向右递归输出右子树
if (this.right != null) {
this.right.preOrder()
}
}
//后序遍历查找
def postOrderSearch(no:Int): TreeNode = {
//向左递归输出左子树
var resNode:TreeNode = null
if (this.left != null) {
resNode = this.left.postOrderSearch(no)
}
if (resNode != null) {
return resNode
}
if (this.right != null) {
resNode = this.right.postOrderSearch(no)
}
if (resNode != null) {
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18
return resNode
}
println("ttt~~")
if (this.no == no) {
return this
}
resNode
}
//中序遍历查找
def infixOrderSearch(no:Int): TreeNode = {
var resNode : TreeNode = null
//先向左递归查找
if (this.left != null) {
resNode = this.left.infixOrderSearch(no)
}
if (resNode != null) {
return resNode
}
println("yyy~~")
if (no == this.no) {
return this
}
//向右递归查找
if (this.right != null) {
resNode = this.right.infixOrderSearch(no)
}
return resNode
}
//前序查找
def preOrderSearch(no:Int): TreeNode = {
if (no == this.no) {
return this
}
//向左递归查找
var resNode : TreeNode = null
if (this.left != null) {
resNode = this.left.preOrderSearch(no)
}
if (resNode != null){
return resNode
}
//向右边递归查找
if (this.right != null) {
resNode = this.right.preOrderSearch(no)
}
return resNode
}
//删除节点
//删除节点规则
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19
//1 如果删除的节点是叶子节点,则删除该节点
//2 如果删除的节点是非叶子节点,则删除该子树
def delNode(no:Int): Unit = {
//首先比较当前节点的左子节点是否为要删除的节点
if (this.left != null && this.left.no == no) {
this.left = null
return
}
//比较当前节点的右子节点是否为要删除的节点
if (this.right != null && this.right.no == no) {
this.right = null
return
}
//向左递归删除
if (this.left != null) {
this.left.delNode(no)
}
//向右递归删除
if (this.right != null) {
this.right.delNode(no)
}
}
}
定义二叉树,前序、中序、后序遍历,前序、中序、后序查找,删除节点
class BinaryTree{
var root:TreeNode = null
//后序遍历
def postOrder(): Unit = {
if (root != null){
root.postOrder()
}else {
println("当前二叉树为空,不能遍历")
}
}
//中序遍历
def infixOrder(): Unit = {
if (root != null){
root.infixOrder()
}else {
println("当前二叉树为空,不能遍历")
}
}
//前序遍历
def preOrder(): Unit = {
if (root != null){
root.preOrder()
}else {
println("当前二叉树为空,不能遍历")
}
}
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