MakeMyTrip 数据工程师面试

简述

MakeMyTrip是印度顶尖的在线旅游公司之一。作为旅游业的领导者，MakeMyTrip正寻求数据工程师加入他们的团队来帮助建立和维护他们的数据处理和运营平台。

作为一名MakeMyTrip数据工程师，你将工作于一个充满活力的团队，负责设计和开发大规模数据处理系统。你的工作内容不仅仅是为了提升产品性能，还要负责为整个公司制定数据战略和数据处理流程，以帮助公司在旅游行业不断更上一层楼。

面试要求

技能要求

1. 熟练掌握 Python、Java 或 Scala，并对至少两种语言有扎实的编程经验。
2. 熟悉 Hadoop、Spark 或 Flink 等大数据处理技术，有大数据处理平台的设计和开发经验。
3. 熟悉各种数据存储技术，例如 Hive、HBase，以及关系型数据库如 MySQL 和 PostgreSQL。
4. 具备良好的数据结构与算法基础，能够设计高性能的数据处理系统。
5. 具备良好的沟通和协作能力，为跨团队工作做好准备。

结构性问题

1. 请解释下面术语的意思：ETL，OLTP 和 OLAP。
2. 请详细说明数据仓库架构，并解释数据湖和数据仓库的区别。
3. 请解释一下 Lambda 架构，并说明 Lambda 架构的优缺点。
4. 请说说你的数据管道流程，以及如何为一个流程增加容错性。
5. 请解释一下 MapReduce 程序的实现机制。

编程问题

1. 请编写一个 MapReduce 程序，读取一份文本文件，并输出其中单词出现的数量。
2. 请编写一个程序，统计一份日志文件中，最受欢迎的 URL。
3. 请编写一个 Python 程序，读取一个数据文件，将其中的数据转换为 JSON 格式，并写入到一个新文件中。
4. 请编写一个 Spark 程序，从一个文本文件中读取一组整数，并计算它们的平均值。

实际问题

1. 你是如何监视和调试你的数据管道的？
2. 你如何为团队制订数据处理的最佳实践？
3. 你是如何利用已有数据和分析结果来支持公司的业务决策的？
4. 你认为数据管道的最佳实践应该是什么？
5. 为你之前所在公司的数据处理流程，提出建议，以提高整个流程的效率和性能。

面试回答模板

以下是回答面试中常见问题的模板。

技能问题

问：如何编写一个 MapReduce 程序，读取一份文本文件，并输出其中单词出现的数量？

我们将 MapReduce 程序拆分成两部分：Map 部分和 Reduce 部分，分别用于读取和处理数据。

• Map 部分：读取文本文件中的每行内容并将其分割为单词。
• Reduce 部分：对 Map 部分输出的单词进行计数，并输出结果。

下面是 Python 的示例代码：

from mrjob.job import MRJob
import re

WORD_RE = re.compile(r"[\w']+")


class MRSimpleWordCount(MRJob):
    
    def mapper(self, _, line):
        words = WORD_RE.findall(line)
        for word in words:
            yield word.lower(), 1
    
    def reducer(self, word, counts):
        yield word, sum(counts)


if __name__ == '__main__':
    MRSimpleWordCount.run()

问：请编写一个程序，从一个文本文件中读取一组整数，并计算它们的平均值。

下面是 Python 和 PySpark 的示例代码：

import sys

def process_line(line):
    return map(int, line.strip().split())

def avg_nums():
    total_sum = 0
    total_count = 0

    for line in sys.stdin:
        for num in process_line(line):
            total_count += 1
            total_sum += num
    
    print("Average is: {0}".format(float(total_sum) / float(total_count)))

if __name__ == '__main__':
    avg_nums()

from pyspark import SparkContext

if __name__ == "__main__":
    sc = SparkContext("local", "Avg Program")
    nums = sc.textFile("path/to/numbersFile").flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda num: int(num))
    total = nums.reduce(lambda a, b: a + b)
    count = nums.count()
    print("Average is: " + str(float(total) / float(count)))

实际问题

问：你是如何监视和调试你的数据管道的？

我将监视和调试的过程分成两个阶段。首先，我会使用日志记录来记录关键事件和错误情况。其次，我会使用各种监控工具，例如 Grafana、Prometheus 等来监视我的数据管道。

如果我注意到数据管道中的问题，我会回到日志记录，并使用它来缩小问题的范围。一旦我确定了问题的来源，我会使用 Spark、PySpark 等工具进行一系列调试和修复操作。

问：你如何利用已有数据和分析结果来支持公司的业务决策的？

在分析结果方面，我将依次遵循以下步骤：

1. 整理数据，加工数据，使其更易于分析。
2. 运用 SQL 或 Spark 等工具，运用不同的分析技术，如聚类分析、决策树分析等来找出数据集中的规律和趋势。
3. 分析数据的结果，提供判断。例如，提出销售或市场趋势，分析客户的购买和使用模式等。
4. 根据结果提供业务建议。将分析的结果结合到公司业务中，为公司提供用户购买行为、生产运营和市场营销等方面的建议。

问：你认为数据管道的最佳实践应该是什么？

我认为数据管道实践中一个核心的概念是数据流。按照最佳实践，数据流应该是可靠、连续、自我修复、灵活和可扩展的。同时还要考虑到性能、安全和易用性等方面，以保证数据管道能够高效和可靠地运行。

另外，我认为最佳实践需要更多地关注构建和维护一个数据管道的全生命周期。从组织到收集、加工和存储数据，到分析和决策，这个过程需要跨越不同的部门和角色，因此需要建立强有力的运营文化和开展更深入的合作。