百度大数据工程师面试题详解

2026年百度大数据工程师面试题详解一、编程基础与算法（共5题，每题8分，总分40分）1.题目：实现一个函数，输入一个非负整数`n`，返回`n`的二进制表示中`1`的个数。例如，输入`11`（二进制`1011`），返回`3`。答案：pythondefcount_bits(n):count=0whilen:count+=n&1n>>=1returncount解析：使用位运算优化效率。每次右移一位，统计最低位的`1`，直到`n`为`0`。时间复杂度`O(logn)`。2.题目：给定一个包含`n`个整数的数组，找出其中出现次数超过`n/2`的元素。假设数组非空，且一定存在这样的元素。答案：pythondefmajority_element(nums):count=0candidate=Nonefornuminnums:ifcount==0:candidate=numcount+=(1ifnum==candidateelse-1)returncandidate解析：摩尔投票算法。遍历数组，维护候选者和计数器，时间复杂度`O(n)`，空间复杂度`O(1)`。3.题目：设计一个无重复元素的`nums`数组，返回所有可能的`n`个元素的排列。答案：pythondefpermute(nums):defbacktrack(path,used):iflen(path)==len(nums):res.append(path.copy())returnforiinrange(len(nums)):ifnotused[i]:used[i]=Truepath.append(nums[i])backtrack(path,used)path.pop()used[i]=Falseres=[]backtrack([],[False]len(nums))returnres解析：回溯算法，递归构建排列，使用`used`数组避免重复。时间复杂度`O(n!)`。4.题目：实现一个LRU（最近最少使用）缓存，支持`get`和`put`操作。缓存容量为`capacity`。答案：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.order=[]defget(self,key:int)->int:ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)self.order.append(key)returnself.cache[key]return-1defput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)eliflen(self.cache)==self.capacity:self.cache.pop(self.order.pop(0))self.cache[key]=valueself.order.append(key)解析：使用哈希表记录键值，双向链表维护访问顺序。`get`操作移动元素到队尾，`put`操作先删除最久未使用元素。5.题目：给定一个字符串`s`，判断是否可以通过翻转字符串中的某些部分得到另一个字符串`target`。例如，`s="abcde"`,`target="ace"`,返回`True`。答案：pythondefcan_convert(s:str,target:str)->bool:iflen(s)!=len(target):returnFalsemapping={}fora,binzip(s,target):ifainmapping:ifmapping[a]!=b:returnFalseelse:mapping[a]=breturnlen(set(target))<=5解析：记录字符映射关系，如果存在冲突则返回`False`。若`target`有超过5个不同字符，则无法通过翻转实现（26字母限制）。二、大数据基础（共5题，每题8分，总分40分）1.题目：简述Hadoop生态系统中的`HDFS`和`YARN`各自的功能，并说明它们的关系。答案：-HDFS：分布式文件系统，存储超大规模文件，分块存储，高容错性。-YARN：资源管理框架，负责集群资源调度和任务管理。-关系：YARN管理集群资源，HDFS提供数据存储，两者协同支撑MapReduce等计算框架。解析：HDFS负责存储，YARN负责计算资源分配，是Hadoop2.0后的架构分离。2.题目：解释Spark的`RDD`和`DataFrame`的区别，以及为何Spark推荐使用`DataFrame`。答案：-RDD：低级抽象，基于Scala/JavaAPI，数据无类型检查，容错依赖线代图。-DataFrame：高级抽象，基于SQL，支持类型检查和优化（CatalystPlanner）。-推荐原因：开发效率高、调试方便、性能优化好。解析：DataFrame是Spark1.3后引入的接口，简化开发并提升性能。3.题目：在Spark中，如何优化`join`操作的性能？答案：-BroadcastJoin：小表广播到大表，适用于小表。-PartitionPruning：确保两个表在连接键上分区一致，减少数据扫描。-SortMergeJoin：排序后合并，适用于大数据量。解析：根据数据量和表特性选择策略，避免全量扫描。4.题目：说明Kafka的`Producer`、`Consumer`和`Broker`的角色分工。答案：-Producer：发送消息到Broker。-Broker：存储消息，处理网络请求。-Consumer：从Broker拉取消息，处理业务。解析：Kafka是分布式消息队列，Broker负责存储，Producer/Consumer负责读写。5.题目：什么是数据湖（DataLake）？与数据仓库（DataWarehouse）有何不同？答案：-DataLake：原始数据存储，未处理，支持多种格式。-DataWarehouse：结构化数据，预处理，面向分析。-区别：数据湖灵活，仓库面向主题。解析：数据湖存储原始数据，数据仓库经过ETL，适用于不同分析场景。三、系统设计与架构（共4题，每题10分，总分40分）1.题目：设计一个高并发的短链接服务，要求支持每天千亿级访问量。答案：-存储：Redis缓存热点链接，HBase/LevelDB存储全部链接。-路由：分布式DNS负载均衡，CDN加速。-ID生成：Snowflake算法生成唯一ID。解析：结合缓存+分布式存储，避免热点穿透。2.题目：如何设计一个实时日志分析系统，要求低延迟（秒级）。答案：-数据采集：Flume/Kafka收集日志。-处理：SparkStreaming/Flink实时计算。-存储：Elasticsearch/ClickHouse查询。解析：流处理框架结合搜索引擎实现实时分析。3.题目：假设要设计一个推荐系统，用户每天产生大量行为数据，如何存储和计算？答案：-存储：HBase存储用户行为，Hive离线计算。-计算：SparkMLlib进行协同过滤，Redis缓存推荐结果。解析：结合分布式存储和机器学习算法，提升推荐效率。4.题目：如何设计一个分布式计数器服务，要求高可用、高并发？答案：-实现：Redis单键计数，或ZooKeeper分布式锁。-扩容：分片+本地缓存（如LocalCache）。解析：利用Redis原子操作或分布式锁，避免数据冲突。四、数据库与SQL（共3题，每题10分，总分30分）1.题目：编写SQL查询：统计每个用户的订单总金额，只显示订单数大于10的用户。答案：sqlSELECTuser_id,SUM(amount)AStotal_amountFROMordersGROUPBYuser_idHAVINGCOUNT()>10;解析：分组统计并过滤，`HAVING`子句作用于分组结果。2.题目：优化以下SQL查询：sqlSELECTFROMordersWHEREdateBETWEEN'2023-01-01'AND'2023-12-31'ORDERBYdateDESC;答案：-索引：在`date`字段上创建索引。-改写：避免`SELECT`，明确列名。解析：索引可加速范围查询，减少数据扫描。3.题目：解释数据库中的`ACID`特性，并举例说明在什么场景下可能需要牺牲`一致性`。答案：-ACID：原子性（事务不可分割）、一致性（事务遵守规则）、隔离性（并发不干扰）、持久性（提交后永久保存）。-牺牲场景：电商秒杀使用最终一致性，先扣库存再发消息补偿。解析：分布式系统可通过消息队列实现一致性。五、综合应用（共2题，每题20分，总分40分）1.题目：设计一个高并发的用户行为统计系统，要求支持每秒百万级请求，数据每小时汇总一次。答案：-架构：-采集层：Flume+Kafka收集行为日志。-处理层：Flink实时计算，Redis缓存实时统计。-汇总层：Hive/ClickHouse定时离线计算。-优化：-分片存储，避免单点瓶颈。-