巨婴现场

巨婴的云组的招聘事件……
第一个：
很熟悉的一道题：two sum。
follow up：如果数据量很大咋办？ map-reduce
第二个：
设计一个存储视频的api

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array。结果要sorted。
follow up是当数据量很大，内存装不下的时候怎么办...

好多轮设计。。。请问第二轮第四轮的思路呀 已经加米咯~~~

golittleflag 发表于 2019-9-22 13:48
好多轮设计。。。请问第二轮第四轮的思路呀 已经加米咯~~~

恩。 是个senior event
也没什么特别的东东吧。就是系统设计那一套。
第二题讨论的比较多的是怎么传文件，用什么存文件，是不是要分块，怎么分小块，等等。然后上下游怎么处理。
第四题主要讨论的是cache。怎么cache才最好。

请问 map-reduce 怎么做？two sum还能拆成并行计算？map的key是什么，reduce的key又是什么？

哥大懒猫 发表于 2019/09/24 12:00:09
请问 map-reduce 怎么做？two sum还能拆成并行计算？map的key是什么，reduce的key又是什么？

补充一下。我搞混了一点。
two sum是第一题。
第二题是combine two array。结果要sorted。
follow up是当数据量很大，内存装不下的时候怎么办...

flypanda 发表于 2019-9-25 00:15
补充一下。我搞混了一点。
two sum是第一题。
第二题是combine two array。结果要sorted。

map reduce他是一种机制/技术的统称，不是一种算法，它的实现由许多基本算法组成。map reduce下面有三个排序算法，针对大数据的情况有磁盘和内存的交互，要回答也应该回答map reduce的三个排序算法以及超出内存后的spill机制吧？
就回答map reduce面试官有什么response吗？
正确的回答应该，如果数组无法全部加载到内存，则多次从两个数组文件中顺序读出指定范围的数据，例出读出[0-1000], [1000-2000].... 然后对每个小范围数据进行排序

哥大懒猫 发表于 2019-9-25 01:34
map reduce他是一种机制/技术的统称，不是一种算法，它的实现由许多基本算法组成。map reduce下面有三个 ...

对的。最后面试官要求实现map reduce……
做了一些假设，写了一点code