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Offer来敲门 大数据开发面试笔试精讲 在线真题实训视频版
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《Offer来敲门 大数据开发面试笔试精讲 在线真题实训视频版》围绕大数据开发的相关技术,以大数据开发的基本要求为纲,以企业在笔试和面试中的试题为核心, 从企业考核的角度组织内容,并对这些试题加上了详细的分析说明,以考促学。《Offer来敲门 大数据开发面试笔试精讲 在线真题实训视频版》既包括 Java、Python 等基础编程知识,又涵盖 Hadoop、Hive/HBase、Tushare、NumPy、Pandas、Matplotlib 等大数据开发关的技术。全书分为 4 篇 14 章,第 1 篇为 Java 编程,第 2 篇为 Python 编程,第 3 篇为大数据开发,第 4 篇为数据分析与可视化。本书还配有大量的视频讲解,方便读者进一步学习。《Offer来敲门 大数据开发面试笔试精讲 在线真题实训视频版》适合读者在学习过程中进行自测,也适合读者在应聘之前进行有针对性的复习。本书对大数据相关的重要知识点都有详细的讲解,并配备了完整的从知识到实践的学习视频,也适合作为系统学习的材料。
第1篇.Java编程第1章.Java面向对象编程...0021.1 类和对象 0031.1.1 类和对象概述 0031.1.2 构造方法 0051.1.3 方法的定义 0081.1.4 修饰符和静态导入 0091.1.5 this关键字 0121.1.6 Lambda表达式 0131.1.7 注解 0141.2 封装 0151.3 单例 0151.4 继承 0161.5 多态 0201.6 接口 0221.7 内部类 024第2章.Java SE核心API...0262.1 常用API 0272.1.1 字符串 0272.1.2 日期时间 0292.1.3 System(in/out) 0302.1.4 自动装箱和拆箱 0312.2 集合API 0322.2.1 Collection 0322.2.2 泛型和增强泛型 0332.2.3 List/Vector/Stack 0342.2.4 Set/HashSet 0362.2.5 hashCode() 0362.2.6 Collections 0372.2.7 Map 0382.2.8 Stream 0382.3 异常 0402.3.1 基础 0402.3.2 抛出异常 0412.3.3 捕获异常 0422.3.4 自定义异常 0432.4 线程 0442.4.1 线程概述 0442.4.2 线程的生命周期 0462.4.3 多线程、锁和死锁 0472.4.4 Lock 0482.4.5 线程池 0492.5 文件操作和I/O流 0502.5.1 文件和目录操作 0502.5.2 字节流和字符流 0512.5.3 转换流 052第3章.Java数据结构和算法..0543.1 排序算法 0553.1.1 冒泡排序算法 0553.1.2 快速排序算法 0553.1.3 快速排序案例 0583.1.4 数据结构概述 0583.1.5 数组 0583.1.6 数组接口设计 0593.1.7 快速排序的核心算法 0593.1.8 二分查找与拉格朗日插值查找 0593.1.9 内存模式 0603.1.10 快速排序处理相等 0613.1.11 插入排序算法 0623.1.12 二分查找插入排序算法 0633.1.13 归并排序算法 0633.1.14 迷宫AI实现 0663.1.15 快速排序算法 0663.1.16 快速排序的相等优化 0663.1.17 数据去重复计次处理 0673.1.18 密码概率实现 0673.1.19 堆排序算法 0673.1.20 大顶堆和小顶堆 0693.1.21 桶排序 0703.1.22 大数据分析与清洗概述 0713.1.23 数据清理和排序 0723.1.24 数据分割 0723.1.25 数据归并 0723.1.26 希尔排序 0733.1.27 栈模拟线性递归 0733.1.28 栈模拟树状递归 0743.1.29 文件遍历 0753.1.30 栈模拟文件遍历 0753.1.31 递归层级改造为栈 0763.1.32 取极大值 0763.1.33 文件归并排序 0773.1.34 文件夹归并 0773.1.35 排序可视化 0783.1.36 基数排序优化版本 0783.2 查找算法与实战 0783.2.1 高效磁盘查询数据模型 0783.2.2 数据预处理及内存限制无法实现 0793.2.3 大批量数据处理 0793.2.4 大批量数据的二分查找文件 0803.2.5 大批量数据的完整版磁盘二分查找 0803.2.6 索引二分查找 0813.2.7 数据结构基础 0813.3 数组 0823.3.1 数组的基本使用 0823.3.2 数组查询操作 0833.3.3 移动内存删除数据 0833.3.4 删除数组中的数据 0833.3.5 数组插入操作 0843.3.6 数组的测试 0843.4 链表 0853.4.1 链表简介 0853.4.2 链表循环 0853.4.3 链表插入 0863.4.4 头插法和尾插法 0863.4.5 链表删除插入的简单模式 0873.4.6 链表删除操作 0873.4.7 链表插入操作 0883.4.8 链表冒泡排序 0883.4.9 链表插入排序 0883.5 树与图论 0893.5.1 红黑树简介 0903.5.2 B 树 0903.5.3 图论 091第4章.数据库和JDBC....0934.1 Oracle基础 0944.2 DDL和DCL 0954.2.1 创建表 0954.2.2 创建表空间 0964.2.3 用户管理 0974.3 DML和DQL 0984.4 Oracle函数 0994.5 索引 1004.6 视图 1014.7 序列 1024.8 PL/SQL 1034.8.1 PL/SQL基础 1034.8.2 游标 1034.8.3 存储过程 1044.8.4 触发器 1054.8.5 异常处理 1064.9 JDBC驱动 1064.10 JDBC CRUD 1074.11 Statement 1084.12 JDBC连接池 1094.13 JDBC调用存储过程 1104.14 JDBC事务管理 110第2篇.Python编程第5章.Python快速入门....1145.1 Python环境安装 1155.1.1 Python安装与HelloWorld 1155.1.2 Python IDE安装与运行系统指令 1155.1.3 安装Python 3并配置IDE 1155.1.4 安装专业版IDE并实现HelloPro 1165.1.5 解决中文乱码 1165.2 Python基本语法 1165.2.1 代码调用 1165.2.2 命名规则 1175.2.3 缩进 1175.2.4 多行连接 1185.2.5 字符串 1185.2.6 多行注释与单行注释 1185.2.7 多行代码合并成一行及输入输出 1195.3 函数 1195.3.1 函数的定义 1195.3.2 函数的参数 1205.3.3 命名参数 1205.3.4 默认参数 1205.3.5 可变参数 1215.3.6 lambda函数 1215.4 多文件组织 1215.4.1 Python文件之间的互相调用 1215.4.2 fromimport导入 1225.4.3 fromimport全部导入 1225.5 字符串处理 1225.5.1 字符串格式化 1235.5.2 转义字符与去除空格 1245.5.3 字符串加法 1245.5.4 字符串截取 1245.5.5 字符串比较 1255.5.6 字符串翻转 1255.5.7 字符串搜索与替换 1255.6 正则表达式 1265.6.1 截取字符串 1265.6.2 .ndall函数 1275.6.3 匹配 1275.6.4 搜索字符串 128第6章.Python编程实践....1296.1 数据切片 1306.2 枚举 1306.3 序列 1306.4 生成器 1316.5 函数进阶 1316.5.1 高阶函数 1326.5.2 map-reduce编程 1326.5.3 过滤数据 1326.5.4 自定义排序 1336.5.5 函数的返回值 1336.5.6 函数的别名与偏函数 1346.6 时间函数 1346.6.1 休眠 1346.6.2 时间与日历 1356.6.3 时间差 1356.7 交互式代码编程 1366.8 文件操作 1366.8.1 文件的简单属性与写入文件 1366.8.2 文件读取简单案例 1376.8.3 按行读取文件 1376.8.4 字符编码读取问题 1386.8.5 os模块 1386.8.6 递归与遍历文件夹 1386.9 面向对象编程基础 1396.9.1 简单的面向对象类 1396.9.2 类的构造函数 1406.9.3 self代表类的实例 1406.9.4 类与实例的不同 1416.9.5 类的数据方法权限限定 1416.9.6 类的详细属性 1416.9.7 类的析构函数与手动回收内存 1426.9.8 操作类的属性 1426.9.9 继承 1436.9.10 多继承 1446.9.11 重写 1446.9.12 重载 1456.9.13 使用type()函数查看对象类型 1466.9.14 使用isinstance()函数判断对象类型 146第7章.Python编程高级特性..1477.1 面向对象编程进阶 1487.1.1 动态添加属性和方法 1487.1.2 限制添加属性 1487.1.3 方法作为属性的补充 1497.1.4 将方法当作属性 1497.1.5 gc引用计数 1507.1.6 抽象类 1507.1.7 多态 1517.2 文件编码 1517.2.1 文件强化数据查询GBK文件 1517.2.2 处理复杂文件编码 1527.3 异常处理 1527.3.1 异常的概念 1527.3.2 .nally 1537.3.3 自定义异常 1547.3.4 编译检查判断assert 1547.4 进程和线程 1557.4.1 进程和线程简介 1557.4.2 简单多线程 1567.5 编写Hadoop wordcount 1567.6 集合 1577.6.1 namedtuple 1577.6.2 deque 1577.6.3 defaultdict 1587.6.4 OrderedDict 1587.6.5 Counter 1587.6.6 list 1597.6.7 tuple 1597.6.8 dict 1607.7 线程进阶 1607.7.1 基于函数创建线程 1617.7.2 基于类创建线程 1617.7.3 线程同步 1627.8 http编程 1637.9 网络通信编程 164第3篇.大数据开发第8章.Hadoop.......1688.1 环境搭建 1698.1.1 系统安装 VMTools 1698.1.2 JDK Eclipse 1698.1.3 MySQL的操作与使用 1708.1.4 Oracle的安装准备 1708.1.5 Oracle 的安装 1718.1.6 Hadoop环境搭建 1718.1.7 WordCount实例实现和分析 1728.1.8 在 CentOS环境下MySQL的配置 1728.1.9 Hive的安装与配置 1738.1.10 HBase的安装与配置 1738.1.11 Sqoop的安装与配置 1738.1.12 Spark的安装与配置 1748.1.13 Storm的准备工作 1748.1.14 Storm的搭建 1748.2 Hadoop入门 1758.2.1 Hadoop简介 1758.2.2 Hadoop预览 1768.2.3 Hadoop Eclipse配置 1768.2.4 HDFS Shell操作 1778.2.5 HDFS的运行原理 1778.2.6 HDFS访问云端 1788.2.7 HDFS创建文件 1788.2.8 HDFS保存文本到云端 1798.2.9 HDFS删除文件 1808.2.10 HDFS判断文件是否存在 1808.2.11 HDFS遍历结点 1808.2.12 HDFS搜索文件所在的主机位置 1818.2.13 HDFS文件重命名与上传 182第9章.Hive/HBase.....1839.1 Scala编程 1849.1.1 Scala环境的安装 1849.1.2 Scala常量与变量 1849.1.3 Scala数据类型 1859.1.4 Scala运算符 1859.1.5 Scala条件选择 1859.1.6 Scala循环 1869.1.7 Scala匿名函数 1869.1.8 Scala可变参数 1879.1.9 Scala默认参数 1879.1.10 Scala高阶函数 1889.1.11 Scala递归与参数赋值 1889.1.12 Scala函数 1889.1.13 Scala数组 1899.1.14 Scala字符串 1909.1.15 Scala类与对象 1909.1.16 Scala类的继承 1919.1.17 Scala的特征 1929.1.18 Scala的List 1929.1.19 Scala的Set 1929.1.20 Scala的Map 1939.1.21 类的重载 1939.1.22 Scala的Tuple 1949.1.23 Scala的Option 1949.1.24 Scala的迭代器 1959.1.25 Scala的访问权限 1959.1.26 Scala正则表达式 1969.1.27 Scala的异常处理 1969.1.28 Scala文件操作 1969.2 Hive实战 1979.2.1 Hive简介 1979.2.2 Hive数据操作 1979.2.3 Hive数据导入 1989.2.4 Hive数据查询 1999.2.5 Hive创建分区 2009.2.6 Hive命令行 2019.2.7 Hive内置函数与内置运算符 2019.2.8 Hive自定义函数 2029.2.9 Hive访问JDBC 2039.3 HBase数据库处理 2039.3.1 Hadoop多语言支持 2049.3.2 Hadoop PageRank算法简介 2049.3.3 Hadoop PageRank实现 2049.3.4 HBase简介 2059.3.5 HBase Shell示范 2059.3.6 HBase Shell操作数据表 2069.3.7 Java访问HBase 2079.3.8 Java访问所有表与删除表 2089.3.9 使用Java API在HBase中插入数据 2089.3.10 HBase数据查询 2099.3.11 HBase的删除操作 2109.3.12 数据筛选 210第10章.Python大数据开发..21210.1 Hadoop原理与Python编程 21310.1.1 Hadoop原理 21310.1.2 Hadoop配置 21310.1.3 HDFS 21410.1.4 MapReduce 21510.1.5 Hadoop Combiner 21610.1.6 余弦相似度 21810.2 Spark 21810.2.1 Spark简介 21810.2.2 Spark编程 21910.2.3 Spark RDD 22010.2.4 Spark SQL 22310.2.5 Spark Dataset和DataFrame 224第4篇.数据分析与可视化第11章.Tushare.......22811.1 Tushare环境部署 22911.2 Tushare简单使用 22911.3 Tushare保存数据 229第12章.NumPy.......23012.1 NumPy基础 23112.1.1 NumPy概述 23112.1.2 NumPy ndarray对象 23112.1.3 NumPy数据类型 23212.1.4 NumPy数组的常见属性 23212.1.5 NumPy创建数组并初始化 23212.1.6 NumPy根据已有数组创建数组 23312.1.7 NumPy从数值范围创建数组 23312.1.8 NumPy一维数组切片 23412.1.9 NumPy多维数组的切片 23512.1.10 NumPy 数组的高级索引 23612.1.11 NumPy bool表达式索引 23712.1.12 NumPy广播 23712.1.13 NumPy(Python)迭代器 23812.1.14 NumPy高级迭代 23912.2 NumPy数组操作与教学 23912.2.1 NumPy数组变形折叠 23912.2.2 NumPy数组翻转操作 24012.2.3 NumPy数组维度操作 24112.2.4 NumPy数组组合与切割 24212.2.5 NumPy数组元素内部操作 24212.2.6 NumPy位操作与补码 24312.2.7 NumPy字符串 24412.2.8 NumPy全局预览 24412.2.9 NumPy数学函数 24412.2.10 NumPy常见数组计算 24512.2.11 NumPy统计计算 24512.2.12 NumPy数组排序 24612.2.13 大端与小端 24612.2.14 副本与视图 24712.2.15 NumPy矩阵库 24712.2.16 NumPy线性代数 24712.2.17 NumPy绘制函数曲线 24812.2.18 NumPy高级绘图 24812.2.19 NumPy序列化 248第13章.Pandas.......25013.1 Pandas数据访问与数据结构 25113.1.1 Pandas用于分析数据 25113.1.2 Pandas操作数据行与列 25113.1.3 Pandas结合Tushare选择行与列 25213.1.4 Pandas选择多列与计次 25213.1.5 Pandas对比数据框架索引 25213.1.6 Pandas类型Series 25313.1.7 Pandas实战DataFrame 25313.1.8 Pandas DataFrame与Series计算 25313.2 Pandas数据读写 25413.2.1 Pandas处理CSV、XLS、JSON数据 25413.2.2 Pandas处理MySQL数据库 25413.3 Pandas数据处理 25513.3.1 None与np.nan用于数据缺失处理 25513.3.2 Pandas处理缺失数据 25513.3.3 Pandas处理数据的多层索引 25613.3.4 Pandas多层索引的索引与切片 25613.3.5 Pandas多层索引的聚合与统计 25613.3.6 Pandas数据的拼接 25713.3.7 Pandas股票数据拼接 25713.3.8 Pandas对不匹配数据的拼接 25713.3.9 Pandas数据归并 25813.3.10 Pandas左右归并 25813.3.11 Pandas内归并与外归并 25813.3.12 Pandas列冲突 25913.3.13 Pandas处理数据归并关系 25913.3.14 Pandas删除重复数据 26013.3.15 Pandas与NumPy协同处理数据 26013.4 Pandas数据分析 26013.4.1 Pandas_take随机抽样排序 26013.4.2 Pandas聚合操作 26113.4.3 Pandas自定义聚合计算 261第14章.Matplotlib......26214.1 Matplotlib简单绘图 26314.2 NumPy整合Matplotlib绘图 26314.3 NumPy、Pandas、Matplotlib集成绘图 26314.4 数据工程师DataView 26414.5 Pandas中Series与DataFrame绘图详解 26414.6 Matplotlib载入数据 26514.7 Matplotlib样式 26514.8 Matplotlib子图 265
本书的编写目的目前,大数据和人工智能是IT行业中热门的两个细分领域,行业的火热也带来了大量的用人需求,相关人员的薪资待遇也鹤立鸡群于所有的开发岗位中。因为大数据开发的相关技术比较新且还在不断发展中,所以对于人才的技能要求也比较高,在招聘中,通常会要求候选人通过比较严格的笔试和面试。猿圈作为专业的测评机构,自2014年成立以来,已经为大量企业测试了几十万的专业人才,并在此过程中积累了大量的用人需求和测评试题。为了给想进入这个行业的开发人员提供更好的帮助,我们编写了本书,试图从企业招聘的角度为读者提供帮助。本书结构本书共分为4篇14章,涵盖了大数据开发从基础到实践的各部分内容,具体结构如下图所示。
本书特色本书具备以下特色。1. 专门围绕一类岗位笔试和面试真题编写这是专门针对大数据开发笔试和面试的真题教材,方便读者了解企业招聘大数据开发人员时的关注重点。2. 大量来自于企业的笔试和面试真题本书的试题很多来自于企业招聘时的真题。这些真题反映了企业对大数据开发人员的要求, 读者可以通过本书掌握这些知识和技能。3. 涵盖面广本书涵盖从Java、Python等基础开发语言到大数据开发及数据可视化实战的相关技术,涉及的知识点非常广泛和全面。4. 配套学习视频本书主要围绕知识点来组织内容。为了让读者更好地掌握相关的内容,尤其是偏向于动手实践的内容,我们给本书配备了300多节课的视频,作为本书的有力补充,读者可扫描本书封底二维码进行观看。本书配套视频资源使用提示本书的内容脉络和视频基本一致,但视频不是本书内容的重复,而是对书本内容的补充。本书着重于知识点的讲解,而视频着眼于实践。建议读者在读完一章之后,再查看视频内容,或者反之,先看完一章视频内容后,通过本书中的试题进行自测,并通过试题之后的解释进一步巩固所学知识。作者2022年4月
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