一点资讯数据挖掘面试经验

由于投递公司是通过师弟内推获得面试机会的，岗位是大数据库开发岗位，所以提前询问了面试相关的内容。前期获取内容主要包含（1）SQL查询数据，包括一些分析函数的使用及多层嵌套逻辑的实现； （2）flume+kafka相关组件的一些配置细节，及相关文件断传怎么解决等等。 面试之一面：与预期较为相似，主要询问了一些大数据开发相关的问题。例如，怎么将1亿条信息，该信息中包含UserID，提取出出现频次前十的UserID，限制内存为100Mb；SQL查询学生，课程，成绩表中有两门课在前十名的学生名单等；还写了一个堆排序； 面试之二面：由于一面更多是偏工程的问题，面试官看到我简历上有某金融实习NLP算法的经历，所以就让同组算法同事进行二面； 二面内容直接推导随机梯度下降算法和SVM二维公式，直接懵逼，好在随机梯度下降改为梯度下降，磨蹭半天也推导个差不多，而SVM据面试官自己说，还没有人可以完整的推导出来。尴尬== 面试之三面：本来以为二面已经差不多结束，三面应该是HR面试，凭借典型程序员外貌特征基本可以推断出非HR而是技术大拿。 面试主要围绕简历进行展开，问题集中于（1）kafka断传怎么处理；（2）sparkstreaming和storm的区别；（3）描述以下RNN神经网络；（4）写一个代码（寻找二叉树两个节点的最近公共祖先节点）；