2026年移动大数据工程师面试题集

2026年移动大数据工程师面试题集一、选择题（共5题，每题2分）1.题：在移动大数据处理中，哪种存储格式最适合存储海量、稀疏的时序数据？A.ParquetB.AvroC.ORCD.Protobuf2.题：以下哪种技术最适合用于移动设备位置数据的实时聚类分析？A.SparkMLlibB.FlinkC.HadoopMapReduceD.Elasticsearch3.题：在移动大数据采集场景中，哪种协议最常用于低功耗蓝牙（BLE）设备的实时数据传输？A.MQTTB.HTTP/RESTC.CoAPD.AMQP4.题：移动用户行为分析中，哪种算法最适合用于检测异常登录行为？A.K-MeansB.IsolationForestC.RandomForestD.GradientBoosting5.题：在5G移动网络环境下，哪种架构最适合用于分布式大数据处理？A.MicroservicesB.MonolithC.ServerlessD.Event-Driven二、简答题（共4题，每题5分）1.题：简述移动大数据处理中，"倾斜表"（SkewTable）的概念及其优化作用。2.题：在移动APP日志分析中，如何处理高维稀疏数据？请列举两种方法并说明原理。3.题：移动设备传感器数据（如加速度计）采集时，如何解决数据丢失问题？请结合实际场景说明。4.题：在移动广告投放场景中，如何利用大数据技术实现个性化推荐？请简述流程。三、计算题（共2题，每题10分）1.题：某移动APP每小时产生10亿条用户行为日志，每条日志平均大小为1KB。假设使用HadoopHDFS存储，块大小为128MB，计算：-需要多少个HDFS块？-若集群吞吐量为100MB/s，处理完所有日志至少需要多长时间？2.题：在移动用户画像构建中，某城市有100万活跃用户，每个用户每天产生5条位置数据。使用K-Means算法聚类，假设K=10，计算：-每个簇平均有多少用户？-若使用MiniBatchK-Means，其优缺点是什么？四、编码题（共2题，每题15分）1.题：使用Python（Pandas）实现以下功能：-读取CSV文件，每行包含用户ID、设备ID、时间戳、地理位置（经纬度），按时间戳排序。-计算每个用户的平均移动速度（假设相邻时间戳间隔为1分钟），筛选出速度超过5m/s的用户。python示例代码框架（需补充完整）importpandasaspddf=pd.read_csv('mobile_logs.csv')你的代码2.题：使用SparkSQL编写代码，实现以下任务：-读取Parquet文件，包含用户ID、点击流数据（JSON格式）。-解析JSON中的点击URL，统计每个域名的点击次数，并按降序排序。python示例代码框架（需补充完整）frompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder.appName("MobileClickAnalysis").getOrCreate()df=spark.read.parquet('clicks.parquet')你的代码五、方案设计题（共2题，每题20分）1.题：设计一个移动设备传感器数据实时处理方案，要求：-支持百万级设备的并发接入。-实时计算步数和睡眠时长。-处理异常数据（如传感器故障）。2.题：为某电商平台设计一个移动用户行为分析系统，要求：-支持实时推荐（如商品关联规则）。-处理数据时需考虑隐私保护（如差分隐私）。-输出结果需支持可视化。答案与解析一、选择题1.D（Protobuf）-解析：Protobuf通过二进制序列化优化存储效率，适合稀疏时序数据。2.B（Flink）-解析：Flink支持实时流处理，适合移动位置数据的高效聚类。3.A（MQTT）-解析：MQTT轻量级协议适合低功耗设备，广泛用于移动IoT场景。4.B（IsolationForest）-解析：异常检测算法对异常登录行为（如异地登录）敏感。5.A（Microservices）-解析：5G高并发场景下，微服务架构更灵活，支持分布式处理。二、简答题1.倾斜表：-概念：针对MapReduce中数据倾斜问题，将大键值分散到多个小文件。-优化：通过随机扩容键值或动态分区减少单个Reducer负载。2.高维稀疏数据处理：-方法1：特征选择（如L1正则化），减少冗余维度。-方法2：嵌入技术（如Word2Vec），降维同时保留语义。3.数据丢失解决方案：-场景：移动网络弱信号时，可使用移动边缘计算（MEC）缓存数据，待网络恢复同步。4.个性化推荐流程：-流程：用户行为采集→用户画像构建→协同过滤/深度学习推荐→实时反馈调整。三、计算题1.HDFS块计算：-块数：10GB/128MB≈78块。-处理时间：10GB/100MB/s=100秒。2.K-Means计算：-每簇用户：100万/10=10万。-MiniBatch优点：内存友好，适合大数据；缺点：精度略低。四、编码题1.Pandas代码示例：pythondf=pd.read_csv('mobile_logs.csv',parse_dates=['timestamp'])df.sort_values('timestamp',inplace=True)df['speed']=df['distance'].diff()/df['timestamp'].diff().dt.total_seconds()df[(df['speed']>5)&(df['speed'].notna())]2.SparkSQL代码示例：pythonfrompyspark.sql.functionsimportfrom_json,colschema=StructType([...])df=spark.read.parquet('clicks.parquet')df=df.withColumn("click_data",from_json(col("click_data"),schema))df.groupBy("click_data.url_domain").count().orderBy(col("count").desc())五、方案设计题1.实时传感器处理方案：-接入：Kafka+FlinkStreamTable。-计算：FlinkSQL实时窗口计算步数/睡眠