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从源代码开始

PowerDesigner

SPARK解决BAT问题

编写第一个Spark程序

机器学习

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Python 00-01

Python 00-02

Python 00-03

Python 00-04

本系列文档基于Spark 1.5-Hadoop 2.6撰写。

如果没有特殊声明，文档中案例在Cent OS 6.X系列下为准， 其他操作系统请参考。

大数据工程师面试题

阅读指南

• 下文的算法和模型两个词经常混用
• 很多技术问题可能没有标准答案，但是需要描述自己的关注点，或自己的理解
• 鼓励表达一些倾向性的观点，或一些基于实践的观点

Java部分

1. Java内存垃圾收集器是怎么工作的？
2. Java内存分为哪几个区域？相互之间是如何转化地？
3. Java 1.7和1.8有什么改变呢？
4. HashMap和HashTable有什么区别？
5. 请说一下你对Java关键字 synchronized 的理解，如果你不懂Java语言的话，也请尝试说说你对 synchronized 的理解
6. Java为什么会推出Java NIO（New I/O），在 NIO中有哪几个核心对象（缓冲区 Buffer、通道Channel、选择器Selector)
7. 如果Java源代码显示调用内存回收，将会发生什么？
8. Windows 32位机器上Java内存具有什么特征？
9. Java项目不进行任何调整，直接从32位机器Java虚拟机迁移到64位机器Java虚拟机，速度会提升吗？

在Java1.4之前的I/O系统中，提供的都是面向流的I/O系统，系统一次一个字节地处理数据，
一个输入流产生一个字节的数据，一个输出流消费一个字节的数据，面向流的I/O速度非常慢，
而在Java 1.4中推出了NIO，这是一个面向块的I/O系统，系统以块的方式处理处理，
每一个操作在一步中产生或者消费一个数据库，按块处理要比按字节处理数据快的多。
在NIO中有几个核心对象需要掌握：缓冲区（Buffer）、通道（Channel）、选择器（Selector）。

大数据部分

1. MongoDB和Hadoop有什么区别？是同类型的产品吗？
2. 如果我告诉你Hadoop已经是大数据领域的事实标准，那么你分析哪几个方面帮助Hadoop成为事实标准呢？
3. 请描述你理解的数据仓库
4. 数据仓库和大数据有什么区别？
5. 数据集市和数据仓库有什么区别？
6. 数据集市一定不可以接受吗？为什么不可以接受？
7. 大数据技术除了Hadoop流派之外，还有哪些流派？
8. Spark和Hadoop的区别？在大数据技术体系中各自扮演什么角色？
9. Spark有哪些组成部分，Spark的架构基础是什么，或基于什么模型构建的？
10. 你知道大数据有哪些数据来源，各自有什么流行的工具？
11. 说说你大数据知识的来源
    • 国内流行的大数据书籍
    • 希望获得你热衷从官网获取新知
    • 观念更新大于知识贮备
    • 知识获取大于知识继承（强调外语和自学习能力）

数据分析

1. 你了解机器学习吗？
2. 请讲述你了解或熟知的机器学习算法？
3. 数据采集环节经常遇到哪几类问题？说说自己对这几类问题的理解
4. Spark和SPSS的区别？说说各自擅长的领域？
5. Excel可以实现哪些数据分析呢？
6. 你了解R语言，R语言可以完成什么类型的任务？
7. 数据抽样有哪些注意事项？如果我们有30万左右的样本，那么需要抽取多少呢？
8. 数据抽样或统计学实验有哪几个评价指标？请描述一到两个案例来说明评价指标

场景分析

1. 说说你对我们公司的理解？
2. 根据你的了解，我们公司的产品具有哪些特征？
3. 我们主要的客户群体是什么？怎么描述我们的客户群体？
4. 如果你作为VP的话，你会怎么细分我们的客户群体？
5. 如果强迫你规划未来18个月的依托大数据技术的产品，你会怎么规划我们的产品线呢？

一般项目经历

1. 介绍你过去成功或参与度较高的项目经历，在里面担负的角色
2. 在过去的项目经历中，请描述3个案例来证明你的技术能力很强
3. 在过去的项目经历中，请描述3个应急场景证明你的技术能力很强
4. 如果给你三分钟来介绍自己，那么你愿意介绍自己的哪几个方面的优秀特征呢？
5. 难道仅仅认为自己在技术领域是优秀的？（秒杀技术控，面试官希望看到你的综合能力）

大数据项目经历

1. 你曾经参与或主导过哪些大数据类型的项目？项目目标是什么？你具体担负的哪个角色？ 使用哪些算法？
2. 使用哪些统计方法？
3. 如果解决用户商品匹配的话，你会采用什么类型的模型？ 二部图模型有什么缺陷？对应有什么改进模型？
4. 标签系统有什么特征？有什么问题？
5. 用户行为分析有什么模型？
6. 说说你曾经项目中的模型迭代过程？
7. 成功的大数据项目具有哪些特征？
8. 你认为大数据技术包括哪些组成部分？
9. 你认为大数据项目成功的关键是什么？
10. 大数据和企业内外哪些部门关联比较密切？
11. 你过去项目的SLA包涵哪些指标？
12. 如果你参与到我们的大数据项目中，你愿意设计哪些SLA指标？
13. Web或移动端的时代，我们有哪些数据采集的方法？（如果能够说出来GA最佳）
14. 针对Web或移动端，你认为可以设置哪些观测点？
15. 在原始数据采集的基础上，可以做哪些指标呢？
16. 如果从观察点提取出来50个观测指标，那么你在向高层汇报前你做哪些准备工作呢？ （基础指标的基础上，你需要继续抽象，或分解为若干个领域，或绘制曲线）
17. 周日晚上接到高层的电话通知，周一早晨9点半参加一个重要会议。该重要会有由公司内外部的重要人士参加。要求你在会议上介绍你主导的大数据项目工作。然后你会做什么？

- 有哪些类型的人士参加？如果能够具体到名字最佳？
- 各自的诉求是什么？
- 会议的召集者希望你表达什么？
- 会议分为哪几个阶段？
- 会议室大小？是否有投影设备？是否需要准备纸质件？
- 如果说自己立即去调试系统，或者准备PPT，那么是完败

语言选择

1. 你熟知哪些开发语言或工具类软件？
2. 你写日记吗？如果不写日记的话，你采用哪些工具或方式来记录自己的知识呢？
3. 你了解PHP、Python吗？说说你对这两门语言的理解
4. 你知道哪些JavaScript前端技术框架？特点是什么？
5. 如果因项目需要，你愿意介绍并且主动学习一门开发语言或工具吗？
6. 说说你曾经快速学习一门开发语言的经历？

职业生涯

1. 你愿意成为不参与底层代码的算法专家吗？或模型工程师？
2. 你认为大数据领域有哪些发展方向？五年或十年后你愿意成为哪个角色？
3. 参与大数据项目，你认为哪些是关键干系人？
4. 如果让你领导一个大数据项目，你认为分解为几个阶段？
5. 你怎么向公司高层介绍或请求发起一个大数据项目？
6. 你怎么解决大数据项目和公司现有业务系统的关系？
7. 大数据项目和各种日志分析系统间有什么区别？
8. 你怎么面向公众或无关者，比如记者、你的家人、你的私人朋友介绍你主导的大数据项目？

新员工

• 新员工报道第一天，你准备作什么？

  - 关键词新员工手册，强调过程资产
  - 按照新员工手册走完全程
  - 确保实现最基本的工作环境
  - 总结记录自己遇到的问题，并尝试更新新员工手册

• 你怎么规划自己入职第一周的工作？

    - 谁是你的主管，多数情况下入职前就认识了 和主管一起沟通你的职业规划和工作规划
    - 你业务范围内的关联部门？拜访关联部门领导
    - 人事、财务、行政 - 你主要的客户群体？或主要的客户？
    - 你怎么规划自己入职前3个月的工作？

• 如果要求你做为公司的大数据培训讲师，你愿意和受众分享哪三条经验或心得呢？

关于修订

上述面试题目，是我作为面试官或求职者而总结的，不足之处，敬请修订。 也可以邮件给我。

提醒读者，直接针对题目的准备是无用的，鼓励对题目背后的领域进行深入的了解。 请正确的方式的来阅读本文。

支持邮箱: [email protected]

大数据工程师面试题到此结束

Spark Step by Step

幸福生活从Docker开始

在DockerHub搜索Spark docker search -s 2 spark

存在若干个Spark镜像，推荐选择 _ sequenceiq/spark _ 执行如下命令拉取 ｀docker pull sequenceiq/spark`

有强迫症的同学建议执行如下命令拉取该镜像的所有版本

docker pull -a sequenceiq/spark

拉取所有的版本是有意义的，因为Spark处在快速成长期，年初到现在从_ 1.2 _ 版本迭代到_ 1.5 _

目前市面上流行的印刷品的书，多数还是基于_ 1.2 _ 版本。 作为初学者来说，遇到版本差异，会非常痛苦。

所以我建议，使用与您印刷品的书一致的Spark版本。

机器学习框架（Spark MLlib)

目前支持4种常见的机器学习问题：二元分类、回归、聚类以及协同过滤 - 依赖 （将会调用jblas线性代数库，这个库本身依赖于原生的Fortran程序 如果想用Python调用MLlib，需要安装NumPy 1.7或更新的版本 - 二元分类

是个监督学习问题。 目前支持两个适用于二元分类的标准模型家族：线性支持向量机（SVMs）和逻辑回归， 同时也分别适用于这两个模型家族的L1和L2正则化变体。

这些训练算法都利用了一个底层的梯度下降基础算法。 二元分类算法的输入值是一个正则项参数（regParam）和多个与梯度下降相关的参数（stepSize，numIterations，miniBatchFraction）

目前可用的二元分类算法：
- **SVMWithSGD**
- **LogisticRegressWithSGD**

• 线性回归
• 聚类
• 协同过滤 隐性反馈与协同反馈
• 梯度下降基础算法
• 二元分类
• 线性回归
• 聚类
• 协同过滤

搭建Hadoop单机版本和伪分布式开发环境

sudo -s进入root用户权限模式

apt-get install vim

Hadoop是采用SSH进行通讯的，此时要设置密码为空， 即不需要密码登录，这样免去每次通讯时都输入密码。

apt-get install ssh

安装完毕后启动SSH服务

/etc/init.d/ssh start

以下命令验证服务是否正常启动

ps -e|grep ssh

如下命令产生私钥和公钥

ssh-keygen -t rsa -P ""

使用Java自带的jps命令查询出所有的守护进程:

** @todo插入图片** - 创建HDFS的文件夹*/input* bin/hadoop dfs -mkdir /input - 复制本地的配置文件到HDFS文件夹_/input* bin/hadoop dfs -copyFromLocal etc/hadoop/_.xml /input- 在刚刚构建的伪分布式模式下运行自带的_wordcount_程序bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar wordcount /input /output

开始第一个测试案例

• 启动Spark集群的Mater $SPARK_HOME/sbin/start-master.sh
• 启动Spark集群的Slaves $SPARK_HOME/sbin/start-slaves.sh
• 启动Hadoop集群/data/hadoop/sbin/start-all.sh

hadoop dfs -copyFromLocal ./README.md /

val file = sc.textFile("hdfs://inside-bigdata04:9000/README.md")

file.filter(line => line.contains("Spark"))

查看HDFS的文件或文件夹

• hadoop dfs -get hdfs://10.104.19.122:9000/foo.md
• 查看文件末尾的若干行 hadoop dfs -tail -f hdfs://10.104.19.122:9000/README.md
• 列举HDFS的文件或文件夹 hadoop dfs -ls hdfs://10.104.19.122:9000/

目前推荐如下命令

hdfs dfs -ls /

下面给出在Hadoop 2.6版本的命令组合 - 列举远程hdfs的文件或文件夹 hdfs dfs -ls hdfs://$HADOOP_MASTER_ID:9000/ - 删除hdfs的文件夹 hdfs dfs -ls hdfs://$HADOOP_MASTER_ID:9000/XXXX.csv

SBT

##名字的由来

类似yum一样，始终致力于发明新的轮子，每个轮子都说自己在解决前辈不能解决的问题。 或者比前辈更佳高校。 SBT，我实际使用过程中，发现 - 从语法或使用习惯来说，更加匹配Scala - 用类似编程语言的方式书写，胜过XML - 包的管理更高效，兼容Maven

在打包前，偶尔发生未能跟踪最新修改的情况， 也就说希望每次打包使用如下命令组合

sbt clean compile package

如果简单使用sbt package可能没应用最新的源代码或包依赖关系。