大数据开发工程师
职位描述
1、负责字节跳动电商相关业务数据仓库的开发与优化； 2、基于Hive/Flink等平台建设数据仓库，实时数仓建设； 3、负责数据模型的设计，etl实施，etl性能优化以及相关技术问题的解决； 4、负责面向业务的olap，报表，数据提取工具等开发工作。
职位要求
1、熟悉大数据相关技术：Kafka/Flink/Hadoop/Druid/HBase/Hive 等； 2、熟练使用 Java、Go、Python语言中的一种或者多种； 3、具备数据库系统理论知识，掌握主流数据库管理和应用，精通SQL； 4、了解统计以及数据挖掘、机器学习、人工智能技术，会使用关联分析、分类预测、聚类分析等常用分析方法； 5、有高性能分布式平台开发经验，有电商行业经验优先。
遵照公司信息安全管理规定，允许查看与处理移动端发送的消息、文件，禁止在PC端给自己发送消息、文件。
1、 一个亿数据获取前100个最大的数
算法原理：
把一亿个数字的前100个 首先放入数组。 然后把最小值放在ary[0]。
然后再循环100到一亿之间的。 每次循环判断当前数字是否大于ary[0]
当大于时，当前数字放入ary[0] 并再次重构数组最小值进入ary[0] 以此类推 。
当循环完这一亿个数字后。 最大的前100个数字就出来了。
https://blog.csdn.net/longzhongxiaoniao/article/details/88074940
2、 Mysql引擎有几种，各有什么不同
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1655327558614401593&wfr=spider&for=pc
3、 Mysql事务级别
https://zhuanlan.zhihu.com/p/117476959
4、 Mysql事务级别怎么实现的
https://www.cnblogs.com/cjsblog/p/8365921.html
5、 HIVE计算连续登陆超过N天的人
https://blog.csdn.net/qq_42692386/article/details/107867543?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.control
6、 HashMap底层实现原理解析
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1665667572592680093&wfr=spider&for=pc
链表和数组的结合，通过hash值的运算可以获得每个链表位置，通过equal比对每个链表元素存储到末尾。
7、 Python使用list和map实现LRU算法
https://www.jb51.net/article/68305.htm
8、 Python使用list和map实现LRU算法
9、 HIVE两个表join，过滤条件在ON后边和where后边有哪些不同
https://blog.csdn.net/aaaaajiboke/article/details/82730012
10、离线仓库实时sql优化
https://www.cnblogs.com/w-j-q/p/13963827.html
11、定时调度如何实现、百万qps如何优化
https://segmentfault.com/a/1190000018075241?utm_source=tag-newest
使用NGINX调度访问，进行访问分流；其次Redis缓存，减少数据访问次数；减少网络四次握手的等待时间
12、spark和mapreduce差异的原因
spark为什么比mapreduce运行速度快很多
- 比较重要的2个原因
– 1、基于内存
mapreduce任务每次都会把结果数据落地到磁盘，后续有其他的job需要依赖于前面job的输出结果，这里就需要进行大量的磁盘io操作，获取前面job的输出结果。性能非常低
例如：select name,age from ( select * from user where address = 'beijing')
------------job2-------- ------------------job1-----------------------
spark任务的输出结果可以保存在内存中，后续有其他的job需要依赖于前面job的输出结果，这里就只需要直接从内存中获取得到，大大减少磁盘io操作。
spark框架适合于迭代计算
job1----->job2----->job3----->job4----->job5----->jobN......
– 2、进程和线程
mapreduce任务它是以进程的方式运行在yarn集群中，比如说一个mapreduce任务有100个MapTask,后期需要运行这100个task，就需要启动100个进程。
spark任务它是以线程的方式运行在worker节点的executor进程中，比如说一个spark任务有100个MapTask,这里后期需要运行100个线程就可以了。
可以这样极端一点：只需要启动一个进程，在一个进程中运行100个线程就可以了.开启一个进程比开启一个线程需要的时间和资源调度肯定是不一样,开启一个进程需要的时间远远大于线程.