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360面试题
学长11）技术部分
（1）常用的Linux命令， Shell的awk、sed、sort、cut是用来处理什么问题的？
（2）Hive有自带的解析json函数，为什么还要自定义UDF、UDTF
（3）Json的格式， Json存的具体数据
（4）MapReduce过程
（5）Shuffle源码？其中Reduce的分区是怎么设置的，针对每个key ，怎么把它放到对应的分区中？
（6）你了解的Hadoop生态圈的框架，及其大概在怎样的一个位置？
（7）MapReduce、Tez和Spark的区别？
（8）Spark读取文件如果内存不够的话，怎么处理？
2）手写部分
（1）自己写过MapReduce吗？怎么写的？
（2）最近七天连续三天活跃用户怎么实现的？手写一个各区域top10商品统计程序？
（3）平时遇到的数据倾斜的问题，怎么解决的？
（4）大表join大表怎么解决？
（5）每一层大概有多少张表？表的字段也需要记
（6）UDF、UDTF、UDAF区别？
3）算法部分
（1）二叉树的前中后序遍历？
（2）排序算法了解过吗？
（3）快排的时间空间复杂度？快排原理
（4）冒泡的时间空间复杂度？原理
4）情景部分
写一个程序获取ip（123.123.123.123）的地理位置信息，读取配置文件，返回结果ip \t loc_nation \t loc_pro \t loc_city
ip_num_start ip_num_end loc_nation loc_pro loc_city ISP
1910946943 1910946945 中国辽宁沈阳联通
1910946947 1910946949 中国辽宁沈阳联通
1910946950 1910946950 中国辽宁鞍山联通
1910946951 1910946953 中国辽宁沈阳联通
1910946959 1910946965 中国辽宁沈阳联通
1910946966 1910946966 中国辽宁盘锦联通
1910946967 1910946985 中国辽宁沈阳联通
1910946986 1910946986 中国辽宁大连联通
1910946995 1910947033 中国辽宁沈阳联通
sc.read("input/.txt").mapPartition(data=>{val splitdata = http://kandian.youth.cn/index/data.split("\t")ip_num_start= splitdata(0)ip_num_end = splitdata(1)loc_nation = splitdata(2)loc_pro = splitdata(3)loc_city = splitdata(4)ISP = splitdata(5)(ip_num_start, ip_num_end, loc_nation, loc_pro, loc_city)}).map(data=>{if(ip ){(data.loc_nation,data.loc_pro,data.loc_city)}})针对上面代码的一些问题：
（1）上面那段代码中，如果文件是一个很大的文件， Spark读取的时候用一个任务处理（单机），怎样可以让它读取的效率更高一点？
（2）MapPartition的原理是什么？
学长1（1）常用的Linux命令， Shell的awk、sed、sort、cut是用来处理什么问题的？
（2）Hive有自带的解析json函数，为什么还要自定义UDF、UDTF
（3）json的格式， json存的具体数据
（4）写一段代码：
写一个程序获取ip（123.123.123.123）的地理位置信息，读取配置文件，返回结果ip \t loc_nation \t loc_pro \t loc_city
ip_num_start ip_num_end loc_nation loc_pro loc_city ISP
1910946943 1910946945 中国辽宁沈阳联通
1910946947 1910946949 中国辽宁沈阳联通
1910946950 1910946950 中国辽宁鞍山联通
1910946951 1910946953 中国辽宁沈阳联通
1910946959 1910946965 中国辽宁沈阳联通
1910946966 1910946966 中国辽宁盘锦联通
1910946967 1910946985 中国辽宁沈阳联通
1910946986 1910946986 中国辽宁大连联通

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