美国大数据工程师面试攻略

余生，做个好样子 2024-09-27 22:12:26

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1先做一个自我介绍，本科南开后，加入了一个创业公司kuxun，做实时信息检索，后来进入百度基础架构组，搭建了baidu app engine的早期版本，随后去duke大学留学，在攻读硕士期间，做跟hadoop大数据相关的研究项目starf**h，之后在amazon ec2部门实习，了解它们的内部架构，毕业后加入linkedin，做广告组的架构，涉及hadoop调优，data pipeline, offline/online, 实时系统。最新是在coursera从事数据工程师工作。在多年工作中，除了对技术的不懈追求，也积累了大量的面试经验，从国内的一线互联网百度，阿里巴巴，奇虎，人人，到美国一线公司**，google，linkedin，twitter，amazon，到热门startup，uber，pinterest，airbnb，box，dropbox，snapchat，houzz，拿到10+ offer，并且在linkedin期间也面试过100+候选人，参与面试题制定，乐于分享并帮助很多人成功求职，实现目标。2我们看一下这张硅谷地图，它坐落于美国加州，从圣何塞到旧金山的狭长地带，中间是san franc**co bay，简称湾区。它的由来是这边有计算机核心处理器中离不开的硅，30年来，硅谷就发展成为无数技术性创业公司的摇篮。在20多年前，就有很多硬件公司的辉煌intel，oracle，apple，c**co成功上市，10年前，互联网的兴起，造就了yahoo，google，ebay的神奇，而如今tesla，**，twitter，linkedin正扶摇直上，成为美股高科技股的领头羊。这些公司的市值从几十billion到几百billion，pe从负数到上千。疯狂的估值背后也改变了世界。3如果说硅谷成功是有原因的，我觉得有两点。地理位置是得天独厚吸引大量人才，这里有stanford和加州州立高校提供智力库的支持，在硅谷可以看到来自全世界的最聪明的人，**人，印度人，犹太人构成这些engineer的主力。虽然国内做技术自嘲为码农，但在硅谷成为一个优秀工程师还是收获颇丰。另一方面创业是一个永恒的话题，在stanford有个说法空气中都飘扬中创业的味道，一些早期员工通过上市**又积累经验成了天使投资，y combinator，各种技术forum，meetup，创业导师，都很活跃。资本的力量功不可没，早年vc通过投资，收购，上市放大形成一个雪球效应。大家总喜欢问什么是next big thing，哪一个是下一个**，下一个musk，根据统计10年能成就一个千亿以上的公司，目前这个进程正在缩短。4我就拿linkedin作为例子，介绍高科技公司（**）是什么样子。它是成立2003年的职业社交网站。在10年的发展中，也不是一下子爆发的，目前有3亿的全球用户，虽然跟**，google 10亿＋用户没法比，但是它有很好的护城河，用户定位高端精准，单位价值高。这张照片中左边这位是创始人reid hoffman，是paypal黑帮成员，在硅谷也是呼风唤雨的大佬，目前是董事和投资人。中间这位是ceo jeff，2013年被glassdoor评为最佳ceo，作为职业经理人，成功帮助linkedin高速成长，他最喜欢提到transformation，希望我们每个员工能挑战自我，在各自岗位上进化。linkedin提供了员工很好的福利，有号称湾区最佳的免费食堂，每个月一次的in day，hack day, 帮助员工内部创业的incumbator计划。它特点是数据驱动的开发产品，比如 people you may know, job you may be interested, 我做过sponroed ads 都是需要很强数据背景和data scient**t的支持。它的biz model也很独特，有3个line，面向公司的招聘服务，面向广告商的市场服务，面向个人的订阅服务，还有最新sales solution，因为这么多可能性，成为华尔街的宠儿。5说硅谷，除了那些已经成功的大公司，不得不说现在最新的创业动向，这些代表了未来下一个**。我总结了一些领域和代表公司：云计算(box, dropbox)，大数据(cloudera)，消费互联网(pinterest)，健康(fitbit)，通讯(snapchat)，支付(square)，生活(uber)。这里是华尔街网站更新的最新融资规模，比如uber就达到18billion的估值，我当时拿到offer没去，还是觉得很疯狂，如果细看这张表，大家可以看到硅谷（蓝色）尤其是旧金山它们的融资规模远远大于其他地区，还是地理决定论。而在国内的两家xiaomi，jingdong都是在北京，而最近大家看到一些泡沫论，说什么阿里巴巴上市是否美股到顶，经纬vc创始人也提醒我们泡沫的风险，我无法判断。如果能参与到下一波浪潮里面去是很过瘾的。我推荐大家去看看 <浪潮之巅>，<奇点临近>，我还是很期待未来20年的技术**。6我个人热爱大数据，在硅谷这也是大家津津乐道的，有个笑话，big data ** like **age talking about sex, nobody know how to do it. 其实大家还是兴趣驱动就好，不要那么功利，大数据技术涉及太多，平常工作中也是慢慢积累，有无数的坑和技术细节需要克服。并不是说那个技术最热就要用哪个，如果你用不好，你的压力很大的，举个例子，你用某个开源数据库，发现它偶尔有数据丢失怎么办，如果这是线上服务，你不断收到报警，这时候你当时选用它的优点 scalable，容错性都没意义了。接着说大数据，这里面hadoop作为行业标准，我面过的除了google，微软不用，几乎所有的公司都在用，建议大家利用这个机会。这里面有三巨头，cloudera是老牌hadoop咨询公司，hadoop的创始人做cto，hortonworks也是很多hadoop的committee，mapr是提出hdfs的erasure 编码方式高效而著名，它们都是融了巨资，模式也很像，先推出社区免费版，但有个商业版提供更好的管理。而今年出现一匹黑马，spark，简单说就是内存级别的计算，比hadoop框架里能节约io，利用缓存，能适应批处理，迭代，流式计算。7这里看一下它的生态系统，如何学hadoop是个循序渐进过程，先要理解学习它的core系统，hdfs, mapreduce, common，在外围有无数的系统工具方便开发，我个人用过的是 **ro作为数据格式，zookeeper作为选主的高可靠性的组件，solr作为搜索接口，pig搭建工作流，hive 数据仓库查询，oozie管理工作流，hbase 作为kv 分布式存储，mahout数据挖掘的库，cassandra nosql 数据库。我建议初学的考虑chinahadoop的课程。8而hadoop本身也是个进化过程，几年前0.19版本，到0.20, 0.23分流成yarn架构最后进化成hadoop2.0, hadoop1.0 和 2.0 它们的接口和组件是完全不同的，但总体上hadoop 2.0 是趋势，因为它有yarn这样分离的资源管理**，可以以插件的方式开发上面的application，解放了生产力，而像spark，storm这些新型处理器也是支持hadoop 2.0的。这里是hortonworks它们提出来的社区版本架构，可以说标准的制定者，一流的公司制定标准，其他的公司一般用只能用它们提供的稳定版，没有多少话语权。但从事大数据，并不见得是要去这些制定标准的公司，大量的应用也是非常考验架构的灵活性。并且能看到实际的产品，很有成就感。9说到今年火的，还是要看spark。从去年至今，已经开了2届spark大会，上千人的规模，无数人对比hadoop 100倍的性能提升而兴奋。这里说它的背景是诞生于berkeley的amplab，它们有个很有名的bdas(berkeley data analytics stack)，目前spark已经成为apache的顶级项目。去年这个实验室的教授跟学生出去成立databricks公司，拉到两轮上千万的风投，有人成spark是hadoop的终结者吗？我看今年spark大会上，所有的hadoop大佬公司都是鼎力支持，像cloudrea甚至放弃impala的一线支持而转变成spark。如果这么发展下去，星星之火可以燎原啊。它里面用到scala是一种函数式语言。里面的组件也很多，有shark支持sql类似hive，有spark streaming，mllib，graphx，sparkr，blinkdb。它的核心数据结构是rdd，可以跑在各种分布式系统上。总体上是个包容性＋侵略性的系统。我个人也很看好它们的发展。end9相关内容未经许可获取自百度经验 20210311

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