Apple TV / Apple media Data team第一轮hm面

hm直接面试第一轮，问我有没有做过hadoop或者是map reduce，我说没有，我主要做kafka和flink相关的。于是hm口述了下map reduce的工作原理，说你做没做过不重要，这是cs fundamental。 面试的组是一个T1 team，负责apple media service 相关的big data platfrom（比如itune，apple tv...），组里主要管5个data pipeline，计划要再expand 1-2条。

题目场景：需要处理很多file，总共1 TB
each file 128GB
所以有8000 files ，

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each key)， 所以如果key非常多，salt加的不好， sort & merge就会花费很久 （我没有完全懂）

求懂的小伙伴给提示，谢谢谢谢！
以及这种面试难度在big data相关的组里，算是什么？ 我没做过map reduce，不懂，于是被秒了。。

另外，跪求大米，求大米

you applied for wrong job. period.

赞同楼上 it is all BS.

In case you are interested in knowing the "answer".  I think HM is looking for "Combiner Function" answer.

(Here is a Map reduce article about that
http://static.googleusercontent. ... apreduce-osdi04.pdf)

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感谢楼主分享，我也被约了面试，但HR说第一轮是算法轮面LC题，好害怕也被问你这种问题😂真是完全不会，请问楼主有几年工作经验面的什么职位？