#腾讯大数据开发工程师面经#
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#大数据面试

昨天面试腾讯大数据开发，面试题奉上，欢迎大佬指点

问题：
 1.自我介绍
 2.项目细节
 3.题目 有用户对于微信文章表t_user_log,数据量约40亿，t_wx_doc表，数据量约400W,
 表结构信息如下
 create table default.t_user_log (
   ip string comment 'ip',
   ts string comment '时间戳',
   userid string comment '用户id',
   docid string comment '文章id',
   action string comment '用户行为1 阅读，2点赞，3 分享，4 打赏, 5 评论',
   entry  string comment '如口'
 ) partitioned by (
   day string comment ''
 )

create table default.t_wx_doc (
cpid string comment '公众号id',
ts string comment '发文时间戳' ,
docid string comment '文章id',
text string comment '文章内容',
category string comment '文章分类'
)
机器资源有限，（vcore 小与100， &&men<400G）请编程解决下面两个问题
计算框架 算法不限
1 .找出热门的公众号top10
2. 给定一个10000w 大小用户包（userid 字符长度为16）计算他们各自最可能喜欢的5个公众号

4. Flink如何保障在使用kafka的时候是execyly-one的？
5. Flink与spark的区别
6. Flink内存模型
7. Spark内存模型
8. Spark shuffle过程
9. Spark Rdd属性
10. Rdd的那个算子可以重分区但是不用shuffle
11. 问题3热门文章数据量大的时候，出现数据倾斜如何解决

面试完之后感觉要跪了，效果很差。继续加油补知识