招商银行2018春招IT笔试：数据方向Python题目与MapReduce解析

"这篇文档包含了招商银行信用卡中心2018年春季招聘IT笔试的数据方向题目，主要涉及Python编程、MapReduce算法以及大数据处理和分布式系统相关知识。" 在提供的部分内容中，首先出现的是一个Python编程题目。题目询问了Python 2.7.13环境下特定代码段的执行结果。这段代码利用正则表达式库(re)查找不包含字符'c'或'p'的'at'模式。给定的正则表达式`[^c|p]at`会匹配任何不包含'c'或'p'字符前缀的'at'模式。在给定的字符串`"match that pat"`中，有两个匹配项：'mat'和'hat'。因此，代码的执行结果是列表`['mat', 'hat']`。 第二个部分是关于MapReduce处理大数据的问题。题目描述了一个1TB的文本文件`words.txt`，其中单词`word1`占据了总单词量的30%以上。由于数据倾斜问题，需要在MapReduce过程中特殊处理`word1`，以避免所有`word1`都集中到一个reduce任务中。解决办法是在map阶段，如果遇到单词`word1`，则将其与0-50之间的随机整数结合成新的key（如`word1_12`），其他单词保持原样输出。在combine阶段，对相同key的value进行累加。reduce阶段进一步对key的value进行累加，得出每个单词的出现次数。最后，通过检查reduce阶段的输出文件，可以分别计算非`word1`的单词和`word1`的总出现次数。 第三部分是关于Spark分布式部署的多选题。正确选项包括Standalone、Spark on Mesos、Spark on YARN和Spark on local，这意味着所有列出的选项都是Spark支持的部署方式，所以d选项（所有列出的都不是错误的）是错误的。 第四部分是关于Hadoop组件SecondaryNameNode的单选题。正确答案是c，即SecondaryNameNode的目的是帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode启动时间。它不是NameNode的热备，并且需要内存来缓存日志，同时通常建议将SecondaryNameNode部署到与NameNode不同的节点，以避免单点故障。 最后一个问题涉及机器学习模型，询问哪些是判别式模型。判别式模型直接学习输入与输出之间的映射关系，而无需考虑潜在的联合分布。题目给出的混合高斯模型和隐马尔科夫模型是生成式模型，而条件随机场模型和区分度训练属于判别式模型。因此，正确答案是2和3。 这些题目涵盖了Python编程、大数据处理、分布式系统以及机器学习的基础知识，都是IT行业，尤其是数据方向面试和笔试中常见的主题。