2026年百度大數(shù)據(jù)工程師面試題詳解一、編程基礎(chǔ)與算法（共5題，每題8分，總分40分）1.題目：實現(xiàn)一個函數(shù)，輸入一個非負整數(shù)`n`，返回`n`的二進制表示中`1`的個數(shù)。例如，輸入`11`（二進制`1011`），返回`3`。答案：pythondefcount_bits(n):count=0whilen:count+=n&1n>>=1returncount解析：使用位運算優(yōu)化效率。每次右移一位，統(tǒng)計最低位的`1`，直到`n`為`0`。時間復(fù)雜度`O(logn)`。2.題目：給定一個包含`n`個整數(shù)的數(shù)組，找出其中出現(xiàn)次數(shù)超過`n/2`的元素。假設(shè)數(shù)組非空，且一定存在這樣的元素。答案：pythondefmajority_element(nums):count=0candidate=Nonefornuminnums:ifcount==0:candidate=numcount+=(1ifnum==candidateelse-1)returncandidate解析：摩爾投票算法。遍歷數(shù)組，維護候選者和計數(shù)器，時間復(fù)雜度`O(n)`，空間復(fù)雜度`O(1)`。3.題目：設(shè)計一個無重復(fù)元素的`nums`數(shù)組，返回所有可能的`n`個元素的排列。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，遞歸構(gòu)建排列，使用`used`數(shù)組避免重復(fù)。時間復(fù)雜度`O(n!)`。4.題目：實現(xiàn)一個LRU（最近最少使用）緩存，支持`get`和`put`操作。緩存容量為`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：使用哈希表記錄鍵值，雙向鏈表維護訪問順序。`get`操作移動元素到隊尾，`put`操作先刪除最久未使用元素。5.題目：給定一個字符串`s`，判斷是否可以通過翻轉(zhuǎn)字符串中的某些部分得到另一個字符串`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：記錄字符映射關(guān)系，如果存在沖突則返回`False`。若`target`有超過5個不同字符，則無法通過翻轉(zhuǎn)實現(xiàn)（26字母限制）。二、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)（共5題，每題8分，總分40分）1.題目：簡述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的`HDFS`和`YARN`各自的功能，并說明它們的關(guān)系。答案：-HDFS：分布式文件系統(tǒng)，存儲超大規(guī)模文件，分塊存儲，高容錯性。-YARN：資源管理框架，負責(zé)集群資源調(diào)度和任務(wù)管理。-關(guān)系：YARN管理集群資源，HDFS提供數(shù)據(jù)存儲，兩者協(xié)同支撐MapReduce等計算框架。解析：HDFS負責(zé)存儲，YARN負責(zé)計算資源分配，是Hadoop2.0后的架構(gòu)分離。2.題目：解釋Spark的`RDD`和`DataFrame`的區(qū)別，以及為何Spark推薦使用`DataFrame`。答案：-RDD：低級抽象，基于Scala/JavaAPI，數(shù)據(jù)無類型檢查，容錯依賴線代圖。-DataFrame：高級抽象，基于SQL，支持類型檢查和優(yōu)化（CatalystPlanner）。-推薦原因：開發(fā)效率高、調(diào)試方便、性能優(yōu)化好。解析：DataFrame是Spark1.3后引入的接口，簡化開發(fā)并提升性能。3.題目：在Spark中，如何優(yōu)化`join`操作的性能？答案：-BroadcastJoin：小表廣播到大表，適用于小表。-PartitionPruning：確保兩個表在連接鍵上分區(qū)一致，減少數(shù)據(jù)掃描。-SortMergeJoin：排序后合并，適用于大數(shù)據(jù)量。解析：根據(jù)數(shù)據(jù)量和表特性選擇策略，避免全量掃描。4.題目：說明Kafka的`Producer`、`Consumer`和`Broker`的角色分工。答案：-Producer：發(fā)送消息到Broker。-Broker：存儲消息，處理網(wǎng)絡(luò)請求。-Consumer：從Broker拉取消息，處理業(yè)務(wù)。解析：Kafka是分布式消息隊列，Broker負責(zé)存儲，Producer/Consumer負責(zé)讀寫。5.題目：什么是數(shù)據(jù)湖（DataLake）？與數(shù)據(jù)倉庫（DataWarehouse）有何不同？答案：-DataLake：原始數(shù)據(jù)存儲，未處理，支持多種格式。-DataWarehouse：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，預(yù)處理，面向分析。-區(qū)別：數(shù)據(jù)湖靈活，倉庫面向主題。解析：數(shù)據(jù)湖存儲原始數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫經(jīng)過ETL，適用于不同分析場景。三、系統(tǒng)設(shè)計與架構(gòu)（共4題，每題10分，總分40分）1.題目：設(shè)計一個高并發(fā)的短鏈接服務(wù)，要求支持每天千億級訪問量。答案：-存儲：Redis緩存熱點鏈接，HBase/LevelDB存儲全部鏈接。-路由：分布式DNS負載均衡，CDN加速。-ID生成：Snowflake算法生成唯一ID。解析：結(jié)合緩存+分布式存儲，避免熱點穿透。2.題目：如何設(shè)計一個實時日志分析系統(tǒng)，要求低延遲（秒級）。答案：-數(shù)據(jù)采集：Flume/Kafka收集日志。-處理：SparkStreaming/Flink實時計算。-存儲：Elasticsearch/ClickHouse查詢。解析：流處理框架結(jié)合搜索引擎實現(xiàn)實時分析。3.題目：假設(shè)要設(shè)計一個推薦系統(tǒng)，用戶每天產(chǎn)生大量行為數(shù)據(jù)，如何存儲和計算？答案：-存儲：HBase存儲用戶行為，Hive離線計算。-計算：SparkMLlib進行協(xié)同過濾，Redis緩存推薦結(jié)果。解析：結(jié)合分布式存儲和機器學(xué)習(xí)算法，提升推薦效率。4.題目：如何設(shè)計一個分布式計數(shù)器服務(wù)，要求高可用、高并發(fā)？答案：-實現(xiàn)：Redis單鍵計數(shù)，或ZooKeeper分布式鎖。-擴容：分片+本地緩存（如LocalCache）。解析：利用Redis原子操作或分布式鎖，避免數(shù)據(jù)沖突。四、數(shù)據(jù)庫與SQL（共3題，每題10分，總分30分）1.題目：編寫SQL查詢：統(tǒng)計每個用戶的訂單總金額，只顯示訂單數(shù)大于10的用戶。答案：sqlSELECTuser_id,SUM(amount)AStotal_amountFROMordersGROUPBYuser_idHAVINGCOUNT()>10;解析：分組統(tǒng)計并過濾，`HAVING`子句作用于分組結(jié)果。2.題目：優(yōu)化以下SQL查詢：sqlSELECTFROMordersWHEREdateBETWEEN'2023-01-01'AND'2023-12-31'ORDERBYdateDESC;答案：-索引：在`date`字段上創(chuàng)建索引。-改寫：避免`SELECT`，明確列名。解析：索引可加速范圍查詢，減少數(shù)據(jù)掃描。3.題目：解釋數(shù)據(jù)庫中的`ACID`特性，并舉例說明在什么場景下可能需要犧牲`一致性`。答案：-ACID：原子性（事務(wù)不可分割）、一致性（事務(wù)遵守規(guī)則）、隔離性（并發(fā)不干擾）、持久性（提交后永久保存）。-犧牲場景：電商秒殺使用最終一致性，先扣庫存再發(fā)消息補償。解析：分布式系統(tǒng)可通過消息隊列實現(xiàn)一致性。五、綜合應(yīng)用（共2題，每題20分，總分40分）1.題目：設(shè)計一個高并發(fā)的用戶行為統(tǒng)計系統(tǒng)，要求支持每秒百萬級請求，數(shù)據(jù)每小時匯總一次。答案：-架構(gòu)：-采集層：Flume+Kafka收集行為日志。-處理層：Flink實時計算，Redis緩存實時統(tǒng)計。-匯總層：Hive/ClickHouse定時離線計算。-優(yōu)化：-分片存儲，避免單點瓶頸。-