Facebook数据科学面试指南

Facebook的数据库设计

在数据科学领域，面试时常涉及到多种技术的深入理解，特别是在Hadoop、Spark、Hive和HBase等核心组件上。以下是一些可能在面试中遇到的关键知识点： Hadoop 1. HDFS（Hadoop分布式文件系统）读写流程：读取文件时，首先通过NameNode获取文件块的位置信息，然后从最近或负载较低的DataNode节点读取数据。写文件时，数据会被切分为块并复制到多个DataNode上，以实现冗余和容错。 2. HDFS故障处理：如果读取过程中某个块损坏，HDFS会自动尝试其他副本。即使DataNode挂掉，HDFS也会继续将数据块写入其他可用的DataNode，确保数据完整性。 3.

每天任务统计：- 10TB 压缩数据新增- 135TB 扫描数据总量- 7500+ 任务- 80K 计算小时- 95% Hadoop 任务使用 Hive1GB 机架内连接，100MB 机架间连接所有磁盘均为 7200 SATA

Facebook公司的一个核心业务是关系数据库管理系统（RDBMS）数据模型。

本内容分享了Facebook在Spark调优方面的实践经验。

这是一本全面介绍数据分析领域的入门书籍，重点以Python语言为主线，涵盖了numpy、Pandas和scikit-learn等数据分析库，以及可视化工具Orange 3。内容包括kNN、Kmeans、决策树、随机森林等常用算法的实际应用，还涉及特征工程和深度学习中的自动编程器。此外，书籍还介绍了在大数据环境中如何使用Hadoop、Hive和Spark的ML/MLlib库进行分布式机器学习。通过大量的实战案例，读者可以全面掌握数据科学的各个方面。

SQL Server最近两个版本才开始全面支持数据科学。如果您同时熟悉SQL Server和数据科学，并有兴趣在项目中使用SQL Server和机器学习（ML）服务，那么这本书非常适合您。本书是使用Microsoft SQL Server和内置ML服务进行数据科学的理想入门指南，涵盖从业务和数据理解、数据概述、数据准备、建模和算法使用、模型评估到部署的所有数据科学项目阶段。您将学习使用SQL Server附带的引擎和语言，包括R和Python语言的ML服务以及Transact-SQL。还将了解如何选择哪种算法用于哪项任务，以及每种算法的工作原理。

Redis 数据结构与特性 持久化与高可用 事务与并发控制 性能优化与故障排除 集群与分布式部署

Oracle面试指南是为准备进入Oracle行业的候选人提供的宝贵资源。这份指南涵盖了Oracle技术面试中的关键知识点和常见问题。