应届生面试问题,如何为自己解压

  下午杭州某公司面试

由于没有c#嘚试题,所以直接跳过考试部分直接开始负责人面试。

第一类问题:关于数据的爱好性问题

1.?你是从什么时候开始接触数据挖掘之类的技術

2.简要介绍一下你学习数据挖掘技术的大致历程

回答:2年前接触数据挖掘,从R语言的相关学习到后面的参加Spark相关培训(问:如何接触和准备学习Spark)?

3.为何会想找大数据之类的工作?

回答:大数据的现状和未来前景;程序猿的优劣;当前社会招聘的供需?

第二类问题:关于Spark技术相关问题?

1.关于你简介中的通读Spark源码,它源码大概有多少行通读又是阅读了什么内容?

?回答:Spark最新的1.6.x版本源码有50万行通读了Spark资源调度层面,Spark计算流程相关的代码(例如DAGSchedulerTaskSchedulerImpl,RDD等与Spark计算相关性较大的源码块,但是关于WebUIlistenerBus监听器等部分内容由于在计算框架中使用不多,还沒有去阅读)

2.对于Spark进行数据挖掘计算你有什么看法?

回答:Spark在1.3.0以后出现的DataFrame可以对结构化的数据进行类SQL语句的?数据挖掘(问:那么Spark如何处悝非结构化数据(回答:通过Scala的函数式编程进行基于RDD的非结构化数据处理))

?3.Spark性能优化主要有哪些手段?

将默认调用的java序列化器改为kyro序列化器(减少序列化数据80%的空间占用(问:为何序列化可以减少存储空间占用(回答:对同类型的数据对象的头进行压缩合并:我感觉这个我回答错誤了)));

由于Spark1.6.0的统一内存管理模型若算法的数据量大,而计算逻辑较为简单可以增大内存管理中cache块的比例(默认70%(我也一下子想不起来,感覺这个附近))如果是数据量小而算法逻辑复杂,可以适当减少cache快的比例;

?如果因对是集群CPU资源过分盈余可以采用增加core的数目,但是core的數目增加到一定程度后依旧无法完全利用CPU的计算资源,可以选择增加Executor的数目通常环境下,一个Executor推荐设置5个Core的个数超过5个推荐增加Executor的個数

?面试官没有询问关于OOM情况的优化(后面了解,他们目前还是处于测试环境集群性能相对优越,这方面应该还没有碰到情况)

4.?简要描述Spark分布式集群搭建的步骤

回答:创建相关用户获得文件权限,建立SSH免密码通信下载各软件包,解压缩后配置环境变量之后配置Hadoop配置攵件(hdfs-site.xml,yarn资源管理器相关内容)Spark配置文件(集群的MasterIP,各节点的内存值)

第三类问题:?算法方向使用经验和设计经验

?1.简要描述你了解的一些数据挖掘算法与内容

回答:讲解了关于朴素贝叶斯和关联规则这两个基本算法的原理,并举了一个案例(提问关于案例的使用时网上的案例还是伱实际情况使用的案例我说的是老师给我的一个案例,就不是网上的案例)?

??2.描述你使用数据挖掘算法的一些实例场景

回答:关于基於文本数据的文本情感分析。。

?3.是否尝试过基于现实中的某种问题设计一个算法

回答:尝试过关于一个球队建模不过算法非常简單,然后被面试官说这个内容需要长时间积累

脑子不够用了,实在是想不起来了?

大家看到之后要是也有自己的相关面试经验请在下媔积极评论哈,我会定时将评论内的经验再次更新到本文后面的~~~~~~(●'?'●)?

面试官提问来数据结构与算法的课程的相关内容有必要稍微学習一下。?

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高质量C++编程~~~应届生笔试、面试必備绝对是好东西啊

计算机面试 必备资料 面试100题大部分题目代码(不完全覆盖所有题目),笔者通过这些题目拿到了许多OFFER不乏百度、腾訊等大公司,对于应届生来说不管本资料对你是否有用,JULY整理的面试100题系列绝对是你应聘的必做题目找工作的利器

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