58同城大数据面试题

涵盖技术、业务等多方面的面试要点

在求职58同城大数据相关岗位时，了解面试题类型和解题思路至关重要。以下从不同维度为大家介绍常见的面试题。

基础技术知识

面试官通常会考察大数据领域的基础技术知识，例如hadoop、spark等框架的原理和使用。以hadoop为例，可能会问mapreduce的工作流程。mapreduce分为map和reduce两个阶段，map阶段将输入数据进行分割和映射，生成键值对；reduce阶段对map输出的键值对进行汇总和计算。比如在处理海量用户日志数据时，通过mapreduce可以统计不同地区的用户访问量。还会考察对hive、hbase等工具的了解，比如hive与传统数据库的区别，hive是基于hadoop的数据仓库工具，它使用类sql的hql进行查询，适用于海量数据的离线分析，而传统数据库更适合实时事务处理。

算法与数据结构

算法和数据结构是大数据面试的重点。常见的算法问题包括排序算法，如快速排序和归并排序。快速排序的平均时间复杂度为o(n log n)，它通过选择一个基准元素，将数组分为两部分，小于基准的元素放在左边，大于基准的元素放在右边，然后递归地对两部分进行排序。数据结构方面，可能会考察对哈希表、树等的理解。例如，在处理用户信息时，使用哈希表可以快速查找用户数据，其查找时间复杂度为o(1)。

数据分析与处理

数据分析能力是大数据岗位必备的技能。面试中可能会给出一些数据集，要求进行数据分析和处理。比如，给出58同城某段时间内的房产交易数据，要求计算不同区域的平均房价、房价涨幅等。这就需要使用sql或python等工具进行数据清洗、转换和分析。可以使用python的pandas库进行数据处理，通过读取csv文件加载数据，然后使用相关函数进行数据筛选、分组和聚合操作。

业务理解与应用

58同城作为生活服务平台，面试官会关注候选人对业务的理解和大数据在业务中的应用。例如，如何利用大数据提高用户的租房体验。可以通过分析用户的搜索记录、浏览行为等数据，为用户推荐更符合其需求的房源。还可以根据用户的地理位置、预算等因素，进行精准的房源推送。另外，对于商家来说，如何通过大数据提高广告投放效果也是常见的问题。可以通过分析用户的兴趣爱好、消费能力等数据，将广告精准投放给目标用户。

项目经验与问题解决

面试官会询问候选人以往的项目经验，包括项目背景、目标、使用的技术和遇到的问题及解决方案。例如，在一个大数据项目中，可能会遇到数据倾斜的问题。数据倾斜是指在数据处理过程中，某些节点处理的数据量远远大于其他节点，导致整体性能下降。可以通过数据预处理、调整分区策略等方法解决数据倾斜问题。在描述项目经验时，要突出自己在项目中的角色和贡献，以及如何运用大数据技术解决实际问题。