阿里大数据笔试的题目挺有代表性的，涵盖了Java、Scala、Python这几门语言的实际应用，还考察了算法和大数据技术的组合能力。像身份证号校验这种题，说复杂也不复杂，主要是字符串加点规则逻辑；而像日志、PV/UV 统计这种，就得靠Spark、Storm这些主流框架上场了。

身份证号码的有效性检验逻辑比较固定：判断长度，按位计算校验码。在代码里，validate方法是入口，分别调用validate15IDCard和validate18Idcard。18 位的那部分，还有点数学味，用权重数组和校验码表比对，做法挺系统的。

实时日志嘛，一般就是城市 PV 和 UV 的统计，用Storm可以玩流式 Spout-Bolt 的那一套，用Spark Streaming的话推荐上DStream或者DataFrame搞个批流一体的方案。记得做去重时别全量拉内存，UV 太大得考虑布隆过滤器那种轻量方案。

100G 日志统计高频词这个问题挺常见的，MapReduce一类框架合适。Java 可以用Hadoop套模板走一遍；Python 的话，用Pandas的value_counts配合heapq.nlargest也能搞定。重点是文件切块+并行，别傻乎乎一个线程撸完。

涉及的算法不难，但得选对数据结构。比如找频率最高的 10 个词，用个小顶堆（heapq）就能省事不少。字符串、分词、哈希计数也都挺实用，平时刷题别嫌烦，这里都能派上用场。

大数据框架理解要到位。Hadoop、Spark、Flink、Hive这些名字要熟，至少知道谁负责什么。Spark 更偏计算，Hive 适合查询，Flink 主打流，混着用也挺多。

语言上嘛，Java偏工程、Scala是 Spark 亲儿子，Python写原型快，选哪个看团队和项目需求。笔试里最好都要懂点，万一题目跳来跳去呢？

如果你准备大厂大数据方向的笔试，强烈建议把这些技术和语言组合都摸熟，实战题多刷几道，像身份证校验、日志这类题目，套路掌握了，上手快。