远程面试还能有多硬核？Coupang 的技术面试真不简单，这不，候选人刚坐下，面试官就直接甩来一道递归题 + 一段数据分布不均的 Spark 场景分析。是面试，也是实战。

本篇文章完整还原一场真实的 Coupang 技术远程面试过程，围绕 算法解题 + 大数据处理思路 两大模块，拆解题目、分析考点、还原对话，全程高能，干货拉满！

📌 Part 1：解压缩字符串的递归题，别被括号吓傻了！

面试题原文如下：

"Given a string like 4(2(ab)ccc)hoo, return the fully decompressed version. Digits indicate how many times to repeat the substring inside the parentheses. Parentheses can be nested. Characters outside parentheses are included as-is."

✅ Clarification 现场问答

候选人非常细心，开场就进行了澄清：

• ✅ 字符串是否一定格式正确？不会出现没数字的括号吧？
• ✅ 数字是否可能是多位数，比如 111(a)？

面试官确认了：输入总是合法的，并且可以出现多位数字。

🧠 解题思路

这是一道经典的递归解析表达式题。逻辑如下：

• 一边遍历字符串，一边构造输出。
• 遇到数字时，记录下重复次数 n。
• 遇到 ( 时递归处理括号内的子串，完成后重复 n 次。
• 遇到 ) 返回上一层递归。
• 其他字符直接拼接。

⚙️ 核心代码逻辑（Python）

🧪 示例测试

input_str = "4(2(ab)ccc)hoo"
output = decompress(input_str)
print(output)  # 输出: ababcccababcccababcccababccchoo

面试现场调试时还出现过缩进问题（Python经典），候选人冷静排查出 return 写错了缩进层级，快速修复，debug能力加分！

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📌 Part 2：分布式处理中的数据倾斜优化

第二部分是系统设计/数据处理场景：

“用户浏览日志（feed view log）中，每行记录用户 u 是否访问了 item a。请使用 Spark 分析出每位用户浏览过哪些 item。考虑大规模并发、负载均衡和处理性能问题。”

🧠 基础解法

候选人首先用最基本的 Spark 逻辑：

rdd.groupByKey().mapValues(list)

但立刻指出：这种方式对 key 分布高度依赖，一旦某些用户浏览数据特别多，groupBy 会产生数据倾斜。

⚠️ 面试官追问：“那你怎么处理 skewed key 的问题？”

✅ 优化思路一览：

• 识别 skewed key：通过 countByKey 或 countByValue 找出长尾 key。
• Salt 扰动处理：
  • 给 skewed key 人为加上随机后缀（如：user_1_42），打散大 key。
  • 执行 groupByKey 聚合后，再通过 reduceByKey 合并扰动前的 key。

💡 候选人答法节选：

• “我们可以先扫描一次 RDD，找出访问量异常高的 user_id。”
• “然后 map 阶段对这些 id 加 salt，比如 _randomInt(10)，变成多个虚拟 id，平摊负载。”
• “聚合完后再 merge salt 版本的 key 回原始 key，保持准确性。”
• “处理完成后，如果要做实时，Kafka + Redis 也可以解决写入瓶颈。”

回答层层递进，从 基础 -> 风险点 -> 改进方案 -> 可扩展性，展现了架构和工程落地的理解，技术深度和广度兼备。

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🎯 面试总结：这不是刷题，这是实战！

这次 Coupang 技术面试既考察了算法功底，也非常注重真实大数据系统问题的理解与解决能力。

🧩 关键词复盘：

模块	关键词
算法	递归、括号解析、字符串拼接、多位数字处理
编码习惯	缩进错误排查、变量命名清晰、结构层级分明
Spark	数据倾斜、groupByKey、盐值扰动、reduceByKey合并
架构意识	多服务处理、MapReduce流程、容错策略

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🏁 结语：面试不仅是答题，更是展示你对技术系统性理解的机会

如果你也在准备 Coupang 或类似技术岗，记住：

• 多练实战题，不止刷 LeetCode；
• 面试中主动 clarify 题意，是加分项；
• 对系统瓶颈的识别和应对策略，是高级工程师的必备素养。

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