阿里大数据笔试

阿里大数据笔试主要涉及编程语言如Java、Scala和Python的应用，以及算法思维和大数据处理技术。以下是对这些知识点的详细解释： 1. **身份证号码有效性检验**： 身份证号码的有效性检查通常涉及到一系列规则，包括长度、数字分布、校验码等。在给定的代码中，`validate`方法检查了身份证号码的长度，并通过`validate15IDCard`和`validate18Idcard`分别处理15位和18位的身份证号。18位身份证号码的校验通常涉及到前17位数字与特定权重的乘积之和，然后根据这个和与固定的校验码对照表进行校验。在代码中，`power`数组存储了权重，`idcard18Code`是最后一位校验码，通过与`bit`数组对应元素相乘并求和来验证。 2. **实时日志处理**： 题目要求使用Storm或Spark计算实时日志中每个城市的PV（页面浏览量）和UV（独立访客数）。在大数据领域，这属于流处理和批处理的范畴。Storm是实时数据处理框架，适合处理连续不断的数据流，而Spark则提供了批处理和实时处理的混合模型。要解决这个问题，可以使用Storm的Spout读取日志流，然后使用Bolt进行分组和计数；在Spark中，可以使用DStream进行实时处理，或者使用DataFrame/Dataset API进行批处理。 3. **日志文件处理**： 这个问题要求处理一个100GB的日志文件，统计其中每个英文单词出现的频率，并打印出出现次数最多的10个不重复的单词。在Java或Python中，可以使用MapReduce或Pandas等工具进行分布式处理。需要将大文件切分成小块，然后并行处理每个块。在Java中，可以使用Hadoop的MapReduce框架，定义Mapper和Reducer来统计单词频率；在Python中，可以利用Pandas的`read_csv`分块读取和`value_counts`进行计数，再结合`heapq.nlargest`获取前10个最常见的单词。 4. **算法思想**： 在上述问题中，涉及到的算法主要包括字符串处理（如分割和匹配）、排序（找出最常见的单词）和哈希映射（用于快速查找和计数）。此外，数据结构如堆（heap）在找出最高频率的元素时非常有用，因为它可以保证在常数时间内添加元素并保持最小/最大元素在顶部。 5. **大数据技术**： 阿里大数据笔试通常会考察对Hadoop、Spark、Flink、Hive等大数据处理框架的理解和应用能力。这些工具在处理大规模数据时提供分布式计算、存储和查询功能，是现代大数据生态系统的关键组成部分。 6. **编程语言知识**： Java、Scala和Python都是大数据领域常用的编程语言。Java是Hadoop MapReduce的原生语言，Scala是Spark的主要开发语言，Python则因为其易读性和丰富的库支持，被广泛用于数据分析和机器学习任务。 阿里大数据笔试考察的是候选人的编程能力、算法理解、大数据处理技术和实际问题解决能力。在准备这类考试时，需要对上述知识点有深入的理解和实践经验。