10大数据面试最常问的问题

最新推荐文章于 2024-11-25 08:44:04 发布
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http://www.toptal.com/big-data#hiring-guide
2024 年 100 大数据科学面试问答
gongdiwudu的专栏
07-22 3238
数据科学是一个快速发展的领域，它正在改变组织根据数据理解和做出决策的方式。因此，公司越来越多地寻求聘请数据科学家来帮助他们理解数据并推动业务成果。这导致了对数据科学家的高需求，这些职位的竞争可能非常激烈。为了帮助您准备数据科学面试，我们编制了一份您可能遇到的前 100 个数据科学面试问题列表。
50个最受欢迎的大数据面试问题
qq_39366828的博客
05-20 1万+
50个最受欢迎的大数据面试问题 大数据时代才刚刚开始。随着越来越多的公司倾向于大数据来运营他们的业务，对人才的需求空前高涨。这对您意味着什么？如果您想在任何大数据岗位上工作，它只会转化为更好的机会。您可以选择成为数据分析师，数据科学家，数据库管理员，大数据工程师，Hadoop大数据工程师等。 50个最受欢迎的大数据面试问题 为了使您的事业有优势，您应该为大数据面试做好充分的准备。在开始之前，重要的是要了解面试是一个您和面试官互动的地方，彼此之间只能了解对方，而不能互相了解。因此，您不必隐藏任何东西，只需诚实
2019最新，大数据面试题Java面试必问
zzdurkjava的专栏
09-17 1003
1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。 2、在处理大数据过程中，如何保证得到期望值？ 3、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库？ 4、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？ 5、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？ 6、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据？这是否真的有必要做这样的转换？把数据存成平面文本文...
大数据面试宝典
Jacob
05-31 7609
链接：http://pan.baidu.com/s/1gdzmZL5 密码：pezh   包含内容如下： 面试资源： 程序员跳槽攻略 程序员面试宝典+剑指Offer + 算法100题系列 + 15个经典算法下载 java面试题库(1) java面试题库(2) java面试题库(3) 找工作的一些思考 10个面试题，问出真正优秀程序员 美国大数据工程师面试攻略 程
大数据开发常见面试题及答案
alittlehippo的博客
11-25 2048
数据库的数据通常是实时的、操作型的数据。例如，一个银行的数据库用于处理客户的存款、取款等日常交易，而银行的数据仓库则是整合了各种业务数据，用于分析客户的行为模式、风险评估等决策支持。它通过多个神经元组成的层次结构来学习数据的特征，在复杂的分类任务中能够取得很好的效果，但模型训练相对复杂，需要大量的数据和计算资源。- 特征变换：对特征进行标准化（如将数据转换为均值为0，方差为1的正态分布）、归一化（将数据映射到特定区间，如[0, 1]区间）或进行对数变换等操作，以改善数据的分布，使模型更容易训练。
大数据面试都问些什么？
SunnyRivers
04-22 6480
其实不管是哪家公司面试，都是根据你的简历来对你进行提问，所以自己简历上面写的知识点都要全部对答如流。还有慎用精通这样的字眼，工作五年以上的人，也不敢说自己对哪一方面能够达到精通的地步。下面是网上找的一些面试经历，可以看得出来问的都是大数据的基本知识点（可查阅这个大纲），而且现在大数据的面试官也不见得都是大牛，保持好心态，把自己真正懂的知识很流畅的表达出来即可。公司A：1.讲讲你做的过的项目。 项目...
大数据常问问题
清纯玉面可爱小郎君
04-07 252
一:1G的数据  你当前只能用 400M内存，怎么进行全排序？ 答案:大概思路是这样的： 首先是通过hash的方式，把一个比较大的数据切分成多分小文件。 切分过后，开始做分区的排序，当然，分区的排序是很好做的，问题是如何做全局的排序； 这里面就涉及到一个算法：叫做【归并排序】，我建议大家找时间看一下堆排序和归并排序 上一步我们把大文件切分成多分小文件了，然后又对每一个小文件进行排序，那么
大数据常见面试题及答案
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遐想者
03-25 3万+
大数据常见面试题及答案，大部分都有涉及
常见大数据面试题汇总带答案
Direction_Wind的博客
07-20 1万+
大数据常见面试题
大数据面试常问问题
weixin_42435657的博客
05-15 913
12、有两个集群，每个集群有3个节点，使用hive分析相同的数据，sql语句完全一样，一个集群的分析结果比另外一个慢的多，给出造成这种现象的可能原因？19、有一个1G大小的一个文件，里面每一是一个词，词的大小不超过16字节，内存大小限制大小1M，返回频率最高的50个词。你是推荐使用什么样的处理技术，或者说你是用什么样的技术处理呢？3、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库？8、Spark和Hive的区别，以及Spark和Hive的数据倾斜调优问题？
软件大数据面试笔试复习资料面试技巧HR面试常问的问题总结面试笔试题整理资料合集.zip
06-25
软件大数据面试笔试复习资料面试技巧HR面试常问的问题总结面试笔试题整理资料合集: 01大数据面试复习----Java基础---集合类、多线程、JVM 02大数据面试复习----画重点----常问问题分析 03大数据面试复习----画重点--...
大数据面试复习总结
04-08
大数据面试复习---Java基础---集合类、多线程、JVM 大数据面试复习----常问问题分析 ...大数据面试复习----人事面试常问的问题总结 大数据面试复习----数据结构和算法+其他 大数据面试复习---项目架构流图串讲
大数据常见面试题及答案（Linux、Zookeeper、Hadoop、Hive）
m0_63845988的博客
11-12 5681
本文包括大数据常见技术问答面试题目及答案（Linux、Zookeeper、Hadoop、Hive）
大数据面试问题总结
MDZ_1122333322的博客
07-31 1702
Shuffle reduce task 数量小于spark.shuffle .sort.bypassMerge Threadshold参数的值小于200，不开启，溢写磁盘不需要排序，小于等于的时候是开启的。面试题58：大促场景下实时链路数据积压，rps为100w，导致数据大屏不动了，上线前该如何保障，临时处理该如何操作，兜底方案该如何做？面试题73：如何解决数据建模中的一些挑战，例如复杂的业务规则、数据粒度的把控等？面试题73：如何解决数据建模中的一些挑战，例如复杂的业务规则、数据粒度的把控等？
数据中心存储日常运维【13】
崔崇鑫的博客，你linux/云运维工作中的百科全书。
03-24 2947
文章目录管理员指南管理员角色及权限常用管理软件维护项目总览首次维保项目每日和每周定期维护项目例行维护工具巡检人工巡检收集存储系统信息日常管理日常管理项目总览上下电存储设备管理存储系统访问权限管理告警通知监控存储系统性能管理存储系统基本信息管理License文件存储系统空间回收获取系统版本信息对接存储设备与第三方网管存储系统与应用服务器间的对接变更配置常用的运维工具OcenStor ToolKiteService 管理员指南 管理员角色及权限 为了防止错误的操作影响到业务系统的稳定性及业务数据的安全性，系
大数据超详细面试题汇总（附答案）
qq_45132574的博客
07-31 2万+
Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台Hdfs 是一个分布式文件系统，用来存储文件，通过目录树来定位文件Hdfs适合一次写入，多次写出的文件场景，且不支持文件的修改，适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用NameNode : 管理HDFS的命名空间，配置副本策略，管理block的映射信息，处理客户端读写请求。
大数据求职必看：经典的大数据面试问题
晓东的博客
08-07 8916
博客来源：http://www.sohu.com/a/138204769_236714 在开始之前，首先要确定的一个问题：什么是大数据？ 大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽
2018年大数据经典面试题以及回答技巧，这些你看过几个？
weixin_33827590的博客
05-03 510
1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 解决方案：首先是将这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000...
大数据面试遇到的问题
蘑菇丁的专栏
03-15 1269
1.yarn调度有哪几种方式，优缺点是什么？a) Fifo schedular 默认的调度器  先进先出b) Capacity schedular  计算能力调度器    选择占用内存小  优先级高的c) Fair schedular 调度器    公平调度器   所有job 占用相同资源2.大数据集群数据丢失了如何恢复？3.你平时遇到过那些故障并且如何解决？4.namenode如何优化？5.Na...
收集大数据开发中常问的面试题
最新发布
03-21
<think>好的，我现在需要帮助用户收集关于大数据开发的常见面试题汇总。首先，我要回顾用户提供的系统级指令，确保符合格式要求。用户特别提到要使用中文回答，生成相关问题，并且在回答中引用已有的资料。同时，用户给出的示例中包含了引用标识，比如[^1]、[^2]等，这些需要正确对应到提供的参考内容中。 首先，我需要整理用户提供的三个引用内容： 引用[1]提到了Spark中处理大数据时如何发送到executor的问题，这可能涉及到数据分发机制或广播变量的使用。 引用[2]讨论了数据库与数据仓库的区别，以及它们的不同应用场景，比如银行的例子。 引用[3]涉及存储格式，如ORCFile、RCFile和Parquet，以及它们的优缺点和压缩方式。 接下来，我需要基于这些引用内容，生成相关的大数据开发面试题，并确保每个问题能够对应到相应的引用。同时，根据用户的要求，还需要补充其他常见的大数据面试题，可能包括Hadoop、Spark、Hive、数据仓库、实时处理等主题。 在生成问题时，要注意覆盖各个知识点，比如基础概念、组件对比、优化方法、实际应用场景等。同时，用户希望问题具有代表性，能够帮助准备面试的人全面复习。 现在需要检查是否有遗漏的重要主题，比如数据分区、容错机制、性能调优、生态系统工具（如HBase、Kafka）等。同时，用户提供的引用中没有提到实时处理技术，但这也是大数据开发中的重要部分，可能需要补充相关问题。 最后，按照用户的示例结构，先给出汇总的问题列表，然后按照分类组织问题，确保结构清晰。每个问题后可能需要简短的提示，但用户没有明确要求，所以可能只需列出问题即可。同时，要确保所有引用的内容都被合理利用，并正确标注引用标识。 现在开始整理问题，确保涵盖引用内容和其他常见主题，结构合理，符合用户的要求。</think>### 大数据开发常见面试题汇总 --- #### **一、大数据基础与架构** 1. **数据库与数据仓库的核心区别是什么？请结合应用场景说明** （如：银行的日常交易处理与客户行为分析如何分别依赖数据库和数据仓库？） 2. **行列混合存储格式（如ORCFile、RCFile）的设计优势是什么？** （如：如何通过行分块和列存储优化查询效率与压缩性能？）[^3] 3. **Parquet文件格式的适用场景及其压缩方式有哪些？** （如：为何Parquet适合大型数据查询？Snappy和gzip压缩有何差异？）[^3] --- #### **二、分布式计算框架（Spark/Hadoop）** 4. **Spark中如何处理特别大的数据分发到Executor？** （如：广播变量与累加器的适用场景及实现原理？） 5. **Spark和MapReduce的Shuffle过程有何异同？如何优化Shuffle性能？** 6. **Hadoop的HDFS如何保证高容错性？请描述其副本机制与读写流程。** --- #### **三、数据存储与优化** 7. **列式存储 vs 行式存储的优缺点对比，举例说明适用场景。** （如：OLAP场景为何优先选择列式存储？） 8. **Hive分区与分桶的区别是什么？如何通过分区提升查询效率？** 9. **HBase的LSM树存储结构如何实现高效写入？其与RDBMS的B+树有何区别？** --- #### **四、实时数据处理** 10. **Kafka如何保证消息的高吞吐量与可靠性？** （如：生产者ACK机制、消费者组与分区分配策略？） 11. **Flink的Checkpoint机制如何实现容错？对比Spark Streaming的微批处理有何优势？** 12. **Lambda架构与Kappa架构的核心差异是什么？实际应用中如何选择？** --- #### **五、性能调优与场景设计** 13. **如何优化Spark作业的内存使用？** （如：调整Executor堆内存、序列化方式、垃圾回收策略？）[^1] 14. **设计一个实时用户行为分析系统，需包含哪些组件与技术选型？** （如：数据采集、流处理、存储与可视化方案？） 15. **数据倾斜的常见原因及解决方案有哪些？** （如：Spark中通过`repartition`或自定义Partitioner解决倾斜问题？） --- ### **六、附加场景题** 16. **假设某电商平台日增TB级订单数据，如何设计离线数仓分层模型？** （需说明ODS、DWD、DWS、ADS层的定义与ETL逻辑） 17. **如何实现Hive与HBase的数据同步？请描述底层交互机制。** 18. **解释CAP理论，并分析HBase、ZooKeeper、Kafka分别满足哪两个特性？** --- ### **引用与扩展阅读** - **数据存储优化**：ORCFile通过行列混合存储结合压缩提升查询效率。 - **Spark性能调优**：广播变量适用于分发只读数据以减少网络传输[^1]。 - **数仓设计**：数据库侧重事务处理，数据仓库支持决策分析。 --- 如需详细解答或更多细分领域问题（如数据湖、OLAP引擎等），可进一步补充说明！
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