Netflix 面试经验分享：大数据处理与忠实客户识别 | 面试技巧 数据处理 算法设计
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Netflix 面试经验分享：大数据处理与忠实客户识别 | 面试技巧 数据处理 算法设计
Netflix 的面试中，注重考察对大数据处理和算法设计的理解。题目要求从每天生成的庞大日志文件中识别出符合特定条件的“忠实客户”，这需要熟练运用哈希表和集合来进行高效数据筛选。
面试过程解析 | 大厂面试真题 大数据处理 算法优化
在该面试题中，要求面试者处理两个日志文件（第1天和第2天的用户访问记录），生成一个符合以下条件的“忠实客户”列表：
- 用户在两天都访问过 Netflix 网站。
- 用户观看了至少两个不同的视频。
面试者需要通过哈希表存储客户 ID 和他们观看的视频 ID 集合，再遍历哈希表筛选出符合条件的客户 ID。这个过程不仅考察面试者对数据结构的理解，还涉及如何优化算法来处理大量数据。
优化与拓展 | 面试准备 编程挑战 数据结构
对于这类大规模数据处理，Netflix 也提出了进一步的优化问题：
- 分治法：将大文件拆分为小文件分别处理，再合并结果。
- 流式处理：使用框架如 Apache Spark 或 Flink，以流的方式处理数据。
- 外部排序：当内存不足时，使用外部排序将客户 ID 按顺序处理。
- 布隆过滤器：快速判断客户 ID 是否在两个文件中都出现，提升效率。
这些优化策略不仅考察了面试者对大数据处理框架的熟悉程度，也展示了面试者在实际项目中的工程思维。
