關(guān)于海量數據處理的面試題

　　YJBYS小編認為，當你為面試做了足夠的準備是時(shí)候，你的面試已經(jīng)成功了一半，下面來(lái)看看以下的面試題吧。

　　在處理海量數據問(wèn)題時(shí)，首先要仔細分析問(wèn)題，明白問(wèn)題需要解決那些關(guān)鍵問(wèn)題，明白需要達到怎樣的存儲、性能要求，在這之前，應充分理解業(yè)務(wù)數據的分布、數據粒度、數據服務(wù)的質(zhì)量要求、數據的動(dòng)態(tài)性、數據的關(guān)聯(lián)性等真實(shí)數據、業(yè)務(wù)熟悉。通常我認為，處理海量數據問(wèn)題時(shí)，心中要有一些基本概念：

　　1. 現有的開(kāi)源的優(yōu)秀工具那些是處理海量數據的;

　　2. 海量數據就因為數據大嗎，可以考慮對海量數據進(jìn)行分區操作;

　　3. 加快海量數據的訪(fǎng)問(wèn)，數據索引必不可是;

　　4. 內存總是有限的，內存的速度是最好的，建立緩存機制是十分必要的;

　　5. 海量數據來(lái)源多樣，數據格式也不相同，最好是統一為字符串處理，邏輯處理交給上層應用;

　　6. 海量數據離不開(kāi)集群、分布式，分布式的出錯處理、負載均衡就必然要有一套可行的機制;

　　7. 所有底層的問(wèn)題或者說(shuō)存儲的問(wèn)題解決了，未來(lái)方便上層應用或者夸大底層支持的業(yè)務(wù)，對外應該有一個(gè)明朗的邏輯視圖;

　　8. 系統設計和結構，會(huì )因為不同的語(yǔ)言、操作性在實(shí)現難以上不同，這也需要考慮;

　　9. 海量數據的一個(gè)應用就是數據挖掘服務(wù)，多域數據來(lái)源統一管理下，數據倉庫和相關(guān)計算也應該了解一二;

　　10. 盡管說(shuō)存儲不是問(wèn)題，如果能對數據進(jìn)行壓縮處理，又可以接受的性能，這何樂(lè )而不為呢。

　　在參考前人博客、文摘加上個(gè)人一點(diǎn)理解，匯總以下一些基礎概念已幫助和我一樣面臨就業(yè)的學(xué)生，應對未來(lái)公司的面試考核。當然，有實(shí)際工作經(jīng)驗的大牛門(mén)來(lái)說(shuō)，下面的問(wèn)題早已不是問(wèn)題，他們都在某個(gè)問(wèn)題上是專(zhuān)家了。歡迎大牛指導!

　　具有通用性的數據結構和算法思路匯總有：

　　1. Bloom filter

　　2. Hashing

　　3. bit-map

　　4. 堆

　　5. 雙層桶劃分，可以理解為多級索引

　　6. 數據庫索引

　　7. 倒排索引(Inverted index)

　　8. 外排序

　　9.trie樹(shù)

　　10.分布式處理

　　附：Android面試題

　　1、Activity的基本知識和Activity之間的跳轉

　　2、Service的基本知識和怎么樣用一個(gè)service來(lái)播放音樂(lè )

　　3、Service和Thread的區別，什么時(shí)候只能用Service不能用Thread

　　4、進(jìn)程之間的通信

　　5、SQLite的基本知識和操作，contentprovider和SQLite之前的聯(lián)系

　　6、怎么樣防止一個(gè)應用發(fā)生anr

　　7、AnycTask的基本知識

　　8、handler的操作，在一個(gè)子線(xiàn)程中的handler怎么被另一個(gè)子線(xiàn)程操作

　　9、所有的android控件都熟悉嗎

　　10、多分辨率的適配，dpi的定義，同一dpi，怎么區分不同大小的屏幕

　　11、對簡(jiǎn)歷中項目的描述(這個(gè)是重點(diǎn)，描述的好壞直接決定了這次面試的成功與否)

　　12、對當前工作內容的描述

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