大数据研发工程师面试

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面试

1.AUC,ROC,准确率与召回率都是怎么计算的?

AUC（Area Under Curve）是ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线下的面积。它用于评估二分类模型在连续预测概率下的性能。计算方法是：对于正负样本对的预测概率，计算真阳性（TP）、假阴性（FN）、真阴性（TN）和假阳性（FP）的累积值，然后计算曲线下的面积。

ROC曲线是敏感性（真阳性率）与1-特异性（假阳性率）之间的关系。在ROC曲线中，横坐标为假阳性率，纵坐标为敏感性。AUC值的范围在0.5到1之间，其中0.5表示模型性能与随机猜测相同，1表示模型完全准确。

准确率（Accuracy）是指模型预测正确的样本占总样本数的比例。计算方法是：正确预测的样本数 / 总样本数。

召回率（Recall）又称查全率，是指模型能正确预测为正类的样本占实际为正类的样本的比例。计算方法是：正确预测为正类的样本数 / 实际为正类的样本数。

以下是Python代码示例，用于计算AUC、ROC曲线、准确率和召回率：

python 复制代码

import numpy as np

def compute_auc(y_true, y_pred):
    fpr, tpr, _ = roc_curve(y_true, y_pred)
    return auc(fpr, tpr)

def compute_roc_curve(y_true, y_pred):
    fpr, tpr, _ = roc_curve(y_true, y_pred)
    return fpr, tpr

def compute_accuracy(y_true, y_pred):
    return np.mean(y_true == np.argmax(y_pred, axis=1))

def compute_recall(y_true, y_pred):
    y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1)
    return np.mean(np.in1d(y_true, y_pred))

# 示例
y_true = np.random.randint(0, 2, size=(100,))
y_pred = np.random.rand(100)

auc = compute_auc(y_true, y_pred)
fpr, tpr = compute_roc_curve(y_true, y_pred)
accuracy = compute_accuracy(y_true, y_pred)
recall = compute_recall(y_true, y_pred)

print("AUC:", auc)
print("ROC曲线：", fpr, tpr)
print("准确率：", accuracy)
print("召回率：", recall)

注意：这个示例仅适用于二分类问题。对于多分类问题，需要先将预测概率转换为二分类问题，然后再计算AUC、ROC曲线、准确率和召回率。

2.数据清洗是如何清洗的，要做哪些清洗的工作？

数据清洗主要包括以下几个步骤：

删除重复数据：检查数据中是否存在重复记录，如有，则删除其中之一。
处理缺失值：对于缺失值，可以采用填充、删除或根据上下文进行推测等方法。
数据类型转换：将数据中不一致的数据类型进行转换，使其统一。
字符串处理：清理数据中的异常字符、换行符等，使字符串格式统一。
数据规范化：对数据进行标准化、归一化等操作，使其符合统一标准。
数据合并：将分散在不同位置的相同数据进行合并。
数据分类：对数据进行分类，将相似的数据归为一类。
异常检测：识别数据中的异常值，并对其进行处理。
数据验证：检查数据是否符合预期的规则，如唯一性、合法性等。
数据简化：删除或合并冗余数据，减少数据量。

具体清洗方法可根据实际数据特点和需求进行选择和调整。

3.什么是数据的完整性?

数据的完整性是指数据在存储、处理和传输过程中保持完整、准确和可靠的程度。确保数据完整性是数据库管理、数据处理和信息安全的重要任务，它可以防止数据丢失、篡改或损坏。数据的完整性有助于保证数据的正确性和可靠性，从而为企业的正常运营和决策提供准确的信息支持。

4.数仓是怎么设计的?

数仓的设计过程可以分为以下步骤：

分析业务需求，确定数据仓库主题。

构建逻辑模型。

数据仓库技术选型。

逻辑模型转换为物理模型。

数据源接入。

数据存储清洗和转换。

开发数据仓库的分析应用。

数据仓库管理和维护。

此外，数仓模型设计时需要考虑到数据仓库的分层设计。数据仓库的分层设计可以提高数据处理效率、简化数据处理流程、提高系统的可维护性、可重用性和可扩展性。通常，数据仓库可以分为以下几层：

ODS层：操作型数据存储，主要存储与源系统基本保持一致的增量或全量数据，起到备份数据的作用，同时可以创建分区表，防止后续的全表扫描。

CDM层：通用数据模型，又称为数据中间层，包含DWD、DWS、DIM层。DWD层是数据仓库明细层数据，对ODS层数据进行清洗转化，以业务过程作为建模驱动，基于每个具体的业务过程特点，构建最细粒度的明细事实表。

总之，数仓的设计需要结合业务需求和技术实现，确保数据仓库的可用性、可扩展性和高效性。

5.linux查看进程的命令是什么，如何查看具体某一行的内容（查看第n至m行）?

Linux 查看进程的命令是：ps。

查看具体某一行的内容（查看第 n 至 m 行），可以使用以下命令：

shell 复制代码

ps aux | grep 关键词 | awk 'NR>=n && NR<=m'

将 n、m 替换为具体的行号，关键词 替换为需要查找的关键词。执行此命令后，会显示第 n 至 m 行的内容。

6.从浏览器输入网址到返回页面，中间发生了什么?

浏览器输入网址后，中间发生的过程如下：

DNS 解析：浏览器首先会将网址中的域名发送给本地 DNS 服务器，请求将其解析为 IP 地址。本地 DNS 服务器会从缓存或远程 DNS 服务器获取对应的 IP 地址，并返回给浏览器。

建立 TCP 连接：浏览器根据获取到的 IP 地址，与目标服务器建立 TCP 连接。这个过程涉及到三次握手，以确保双方建立的连接稳定。

发送 HTTP 请求：TCP 连接建立后，浏览器向服务器发送 HTTP 请求。请求中包含请求方法（如 GET、POST 等）、请求路径和 HTTP 版本等信息。

服务器响应：服务器接收到浏览器发送的请求后，根据请求内容生成 HTTP 响应。响应中包含响应状态码、响应头和响应体等信息。

传输数据：浏览器与服务器之间通过 TCP 连接传输数据。浏览器接收服务器返回的 HTTP 响应，并解析响应体中的 HTML、CSS、JavaScript 等资源。

渲染页面：浏览器根据解析后的 HTML 代码，构建文档对象模型（DOM），然后根据 CSS 样式和 JavaScript 代码渲染页面。最终将渲染好的页面呈现给用户。

关闭连接：浏览器和服务器完成数据传输后，关闭 TCP 连接。

7.具体说一下三次握手四次挥手?

三次握手：

客户端向服务器发送一个带有SYN（同步）标志位的数据包，请求建立连接。

服务器收到请求后，返回一个带有SYN和ACK（确认）标志位的数据包，表示同意连接。

客户端再发送一个带有ACK标志位的数据包给服务器，确认连接已建立。

四次挥手：

服务器向客户端发送一个带有FIN（结束）标志位的数据包，表示要关闭连接。

客户端收到服务器的通知后，返回一个带有ACK标志位的确认数据包。

客户端向服务器发送一个带有FIN标志位的数据包，表示同意关闭连接。

服务器收到客户端的确认后，发送一个带有ACK标志位的数据包给客户端，表示确认连接已关闭。

以上是TCP协议中的三次握手和四次挥手的过程。

8.HTTP和HTTPS的区别?

HTTP和HTTPS的区别主要在于安全性 和加密性。HTTP是超文本传输协议,是一种基于TCP/IP协议的无状态协议,不提供数据加密和身份验证功能。而HTTPS是基于HTTP协议,但使用安全套接层协议(SSL)或传输层安全协议(TLS)来加密数据并验证服务器身份。HTTPS比HTTP更安全,可以防止数据在传输过程中被窃取或篡改。

9.HDFS的理解?

HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop生态系统中的一种分布式文件系统。它被设计用于在大规模集群上存储和处理大数据。

HDFS的设计目标之一是容错性，它通过将数据分散存储在集群中的多个节点上来实现高可靠性。数据被分割成块，并在集群中的多个节点上进行复制存储，以防止数据丢失。这种冗余存储的方式使得HDFS能够容忍节点故障，并自动进行数据恢复。

HDFS的另一个重要特性是高吞吐量。它通过将大文件划分为多个块，并将这些块并行地存储在集群中的多个节点上，从而实现了高效的数据读写操作。同时，HDFS还提供了数据本地性优化机制，即将计算任务调度到存储有所需数据块的节点上，以减少数据传输的开销。

HDFS还具有可扩展性的特点。它可以在集群中添加更多的节点来扩展存储容量和处理能力，并且可以自动进行数据的重新平衡，以保持数据的均衡分布。

总之，HDFS是一个分布式文件系统，它提供了高可靠性、高吞吐量和可扩展性的特性，使得它成为处理大规模数据的理想选择。

10.hadoop对put一个文件，集群发生了什么?

当在Hadoop集群中使用hadoop put命令上传一个文件时，以下事情会发生：

客户端将文件分割成多个数据块（根据文件大小和块大小确定）。

客户端将每个数据块加密并压缩。

客户端将加密后的数据块发送到集群中的一个节点（根据NameNode的调度）。

客户端同时发送文件的元数据（如文件名、长度等）到NameNode。

NameNode接收到元数据后，将其存储在分布式文件系统（HDFS）的元数据文件中。

NameNode根据数据块的哈希值将数据块映射到相应的DataNode。

DataNode接收并存储数据块。

在这个过程中，Hadoop采用了分布式处理和数据冗余存储来提高数据可靠性和性能。

11.hadoop数据如何存储?

Hadoop数据主要通过分布式文件系统（HDFS）进行存储。HDFS是一个高度可扩展、容错能力强的分布式存储系统，适用于大规模数据存储。数据被分成多个块，分布在多个数据节点上，并采用冗余备份策略以确保数据可靠性。

存储过程简要如下：

将数据分成多个块。

将块分配到各个数据节点。

在数据节点上存储块数据。

每个数据节点保存数据的元数据（如文件名、块大小等）。

配置NameNode（主节点）来维护整个集群的文件系统 namespace 和元数据。

这种分布式存储方式使得Hadoop具有良好的扩展性和容错性，可以处理PB级别的数据。同时，Hadoop还支持其他存储方案，如HBase（基于列的分布式数据库）和MapReduce（分布式计算框架）。

12.UDF函数有哪些，工作原理是什么?

UDF（User-Defined Function）函数，即用户自定义函数，是在编程语言中由用户自己编写的一类函数。它们允许你在程序中执行特定的任务，根据输入的参数生成输出。

UDF函数的工作原理：

定义：首先，你需要定义一个函数，包括函数名、输入参数（可选）和返回值类型。

实现：接下来，编写函数体，即函数内部执行的代码。这段代码根据输入的参数（如果有）进行计算，并返回一个结果。

调用：在程序中，你可以通过调用 UDF 函数来执行自定义的任务。调用时，可能需要传递输入参数（如果有），然后函数会返回一个结果。

应用：UDF 函数可以应用于各种场景，如数据处理、算法实现、业务逻辑等。

不同编程语言中的UDF函数实现细节可能有所不同，但总体原理和工作方式类似。例如，在Python中，你可以使用以下方式定义和调用一个UDF函数：

python 复制代码

def add(a, b):
    return a + b

result = add(1, 2)
print(result)  # 输出：3

在Java中，你可以这样做：

java 复制代码

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        int sum = add(1, 2);
        System.out.println(sum);  // 输出：3
    }

    public static int add(int a, int b) {
        return a + b;
    }
}

总之，UDF函数是编程过程中非常有用的一种工具，可以帮助你实现自定义的任务和逻辑。

13.spark的driver和executor的理解

Spark的Driver：驱动程序，负责整个 Spark 应用的协调和调度。它主要包括两个部分：应用的主要入口点（如 main 方法）和集群管理器（如 YARN，Mesos 或 Standalone）。Driver 负责创建 Spark 上下文（SparkConf 和 SparkContext），启动集群管理器，并将其分配给 Executor。此外，Driver 还负责监控应用的进度和资源使用情况。
Spark的Executor：执行器，负责在集群中的各个节点上执行任务。Executor 由 Driver 启动，并为每个任务分配内存和 CPU 资源。Executor 运行在一个独立的 JVM 进程中，可以执行各种类型的任务，如计算任务（使用 Spark 核心 API）或行动任务（如数据处理和聚合操作）。Executor 还负责将任务的结果返回给 Driver。

总结：Driver 和 Executor 是 Spark 应用的两个关键组件，Driver 负责协调和调度，Executor 负责执行任务。它们共同协作，使 Spark 能够在集群中高效地处理大规模数据。

14.python的垃圾回收机制

Python的垃圾回收机制是通过引用计数和循环引用检测来实现的。

引用计数是一种简单而高效的垃圾回收机制。每个对象都有一个引用计数，当对象被引用时，引用计数加1；当对象不再被引用时，引用计数减1。当引用计数为0时，对象就会被销毁。

循环引用是指两个或多个对象之间相互引用形成的环状结构。Python的垃圾回收机制还会检测和处理循环引用，通过使用标记-清除算法来回收这些无法通过引用计数检测到的垃圾对象。

总结起来，Python的垃圾回收机制主要依靠引用计数和循环引用检测来自动回收不再被引用的对象，以减少内存的占用。

15.深拷贝和浅拷贝是什么?

深拷贝 和浅拷贝是对象拷贝的两种方式。

浅拷贝是指创建一个新对象，然后将原对象的成员变量复制到新对象中。如果成员变量是引用类型，那么复制的是引用，而不是引用指向的对象。这种方式的缺点是，如果原对象和拷贝对象共享引用类型的成员变量，那么对其中一个对象的修改会影响另一个对象。

深拷贝是指不仅创建一个新对象，而且将原对象的成员变量以及成员变量指向的对象（递归地）都复制到新对象中。这种方式的优点是，原对象和拷贝对象是完全独立的，对其中一个对象的修改不会影响另一个对象。

总结：浅拷贝是复制原对象的成员变量，深拷贝是复制原对象及其成员变量指向的对象（递归地）。深拷贝比浅拷贝更耗时，但能确保原对象和拷贝对象之间的独立性。

16.如何复制一个python对象?

在Python中，可以使用copy模块的copy()或deepcopy()方法来复制对象。copy()方法仅复制对象的顶层结构，而deepcopy()方法则会递归复制整个对象。

例如，如果你有一个名为obj的对象，可以使用以下代码复制它：

python 复制代码

import copy

# 使用 copy() 方法
copied_obj = copy.copy(obj)

# 或者使用 deepcopy() 方法
deep_copied_obj = copy.deepcopy(obj)

注意：copy()方法仅复制对象本身，而不复制对象中包含的其他对象。如果需要复制整个对象图，建议使用deepcopy()方法。

笔试题：

一个时间复杂度小于n^n的排序算法

快速排序（Quick Sort）。这是一种基于分治思想的排序算法，平均时间复杂度为O(n log n)。

以下是快速排序的Python实现：

python 复制代码

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

# 示例
arr = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]
print(quick_sort(arr))

执行结果：

[1, 1, 2, 3, 6, 8, 10]

快速排序在最好情况下（输入已经是升序或降序）的时间复杂度为O(n)。但请注意，在最坏情况下（输入是降序或升序），时间复杂度会上升到O(n^2)。不过，这种情况的概率非常低，因此在实际应用中，快速排序仍然具有较好的性能。