2021大数据架构、高性能、数据治理面试题

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#面试 #vue.js #大数据

本文汇集了2021年关于大数据架构、高性能及数据治理方面的面试重点，包括Hadoop、Spark、数据治理策略等核心知识点，旨在帮助求职者准备相关领域的技术面试。

2021大数据架构、高性能、数据治理面试题
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大数据面试必问的数据治理面试题大全及参考答案
大模型大数据攻城狮的专栏
06-26 1912
数据分类通常按照数据的敏感程度和重要性进行，常见的方法是三层次分类法，即公开数据、内部数据和敏感数据。公开数据：对公众开放的信息，如企业宣传材料，这类数据虽然公开，但仍需确保其准确性和及时更新，维护企业形象。内部数据：仅限企业内部使用的非敏感信息，如运营报告、会议记录。这类数据需控制访问权限，确保不被未经授权的内部人员或外部人士获取。敏感数据：包括个人隐私信息、财务数据、知识产权等，这类数据要求最高级别的保护，如加密存储、访问控制、数据脱敏等措施，以防数据泄露或被非法使用。
阿里大数据面试题集锦及参考答案(3万字长文：持续更新)
大模型大数据攻城狮的专栏
07-18 4004
在Java 8之前，接口中的方法只能是抽象的，即只有方法签名而没有实现。但从Java 8开始，引入了默认方法（default methods）和静态方法（static methods），使得接口可以包含具体的实现。默认方法使用default关键字定义，允许接口中的方法有一个默认实现，这样实现接口的类可以选择性地覆盖这些方法。静态方法则与类中的静态方法相似，它们不属于任何接口实例，而是属于接口本身，主要用于提供工具方法或常量。
数据治理面试题和答案
smile6868的博客
01-22 9603
其次，评估企业的数据资产现状，包括数据类型、数据量、数据质量等，了解现有数据治理的挑战和需求。建立和维护数据治理的文化需要从多个方面入手：首先，高层领导要给予足够的重视和支持，将数据治理纳入企业的战略规划和日常运营中。最后，建立数据治理的激励和约束机制，鼓励各利益相关者积极参与数据治理工作，并对不遵守数据治理规定的行为进行约束和惩罚。主数据管理之所以重要，有以下几个原因：首先，它有助于提高数据质量，通过清洗和整合主数据，确保数据的准确性、一致性和完整性。其次，对现有数据进行清洗和转换，以符合新的数据标准。
35套选择题目：大数据架构、高性能、数据治理题目.docx
03-17
35套选择题目：大数据架构、高性能、数据治理题目.docx，复习基本知识点必备
大数据架构师面试指南：50个必知必会问题解析
最新发布
项目管理的博客
09-21 913
随着企业数字化转型加速，大数据架构师成为互联网、金融、零售等行业的“香饽饽”。但这类岗位面试门槛极高——不仅要求掌握Hadoop/Spark/Flink等技术细节，更需要具备从业务需求到技术落地的全局架构能力。本文覆盖50个高频面试问题，帮你理清“面试官到底想考什么”，并提供可复用的回答模板。先拆解面试问题的7大核心类别每类选取3-5个典型问题，解析考察点、回答思路与示例最后总结面试软技能与备考策略基础概念（Hadoop生态、Kafka原理）
数据处理面试题
07-18
教你如何迅速秒杀掉： 99%的海量数据处理面试题, 十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。
高频面试题-数据治理篇
m0_73359763的博客
09-12 4021
做过数据治理吗？你怎么评估你的数据仓库的好坏程度？又怎么来改善它？你怎么保障你的数据质量？数据安全有了解怎么做吗？当面试官问到这类问题，就是想了解候选人对于数据治理的理解程度。让我们来看看高频出现的数据治理相关问题吧。
【数据分析面试】40.20个数据开发治理基础问题
WHYbeHERE的博客
05-10 1975
在当今数字化时代，数据已成为企业最重要的资产之一。如何管理数据、确保数据的安全性和质量，以及如何有效地利用数据来推动业务发展，这些都是我们面临的挑战。
2023年史上最全的大数据面试题（适用于大数据开发，大数据运维，云计算，数据治理，大数据架构师）
02-19
大数据面试题涵盖了多个关键领域的知识，这些领域包括但不限于Linux和Shell基础、Hadoop生态系统、Zookeeper、Flume、Kafka、Hive、HBase、Sqoop、Scala编程以及Spark。以下是对这些知识点的详细解释： 1. **Linux&...
大数据面试题 —— 数据仓库
hu_wei123的博客
05-09 1047
3）从管理层面上来说，数据仓库是构建在公司各个业务系统之上，它是一面镜子，很多时候它能反映出业务系统的问题，所以需要管理层的支持和约束，比如通过第一条说的事后自动检验机制反映出业务系统的维护错误，需要相应的业务系统维护人员及时处理。实现原理：在需要聚合的key前加一个随机数的前后缀，这样就能得到非常均匀的key，然后按这个加工之后的key进行第一次聚合之后，接着去除掉随机前缀，再次进行全局聚合，就可以得到最终的结果。聚合是指将数据按照某个维度进行汇总，并计算相应的聚合指标，比如总计、平均值、最大值等等。
大数据算法面试题
coates
10-11 1万+
1、给定 a、b 两个文件，各存放 50 亿个 url，每个 url 各占 64 字节，内存限制是 4G，让你找出 a、b 文件共同的 url？ 1) 可以估计每个文件安的大小为 50G×64=320G，远远大于内存限制的 4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取 分而治之 的方法。 2) 遍历文件 a，对每个 url 求取 ，然后根据所取得的值将 url 分别存储到
数据治理方法论与相关面试题
qq_39712666的博客
09-22 6368
在前几年大数据发展的初期，各个公司都在风风火火地搞平台，搞数仓，接入各种数据，在那个阶段注重的是数据的存储和计算，慢慢地一年一年的数据积累下来，数据量大了之后人们开始关注质量的问题，这也是数据治理这个词这几年变得非常火的原因，平台那一套东西已经很成熟了，基本上即插即用，能满足大部分不太刁钻的需求了。所以，现在各个企业都会把保证平台的稳定，保证数据的高质量放在第一位，毕竟用于指导决策的数据是不容许出现大错误的，所以数据治理也就成了数仓建设非常重要的一个环节。 本篇面试内容划重点：元数据管理、数据质量、数据安
大数据面试题集
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hzp666的博客
11-29 1万+
史上最全大数据面试题​V3.1（特辑） 目录： 一 数据仓库 1.维表和宽表的考查（主要考察维表的使用及维度退化手法） 2.数仓表命名规范 3.拉链表的使用场景 4.数据库和数据仓库有什么区别 5.有什么维表 时间维表、用户维表、产品维表、合同维表、地理维表等 6.数据源都有哪些 从大体上分为内部数据和外部数据： 内部数据又分为 业务库数据源:mysql,oracle,mongo 日
大数据高频面试题之数据治理
zjjcchina的博客
10-30 516
为每个数据质量维度定义具体的规则。
系列 | 漫谈数仓第一篇NO.1 『​基础架构』
玉皇大帝不开心
08-28 833
01. 架构演进 离线数据仓库到实时数据仓库，从lambda架构到kappa架构、再到混合架构。本文不再多再介绍，之前文章已有深入介绍，如有兴趣可看这篇文章： 02. 逻辑分层 数仓分层，一般按ods->dw->dm整体架构。不同的企业，不同的业务场景，有衍生出不同的分层架构模式。例如经典四层架构：ods->dwd->...
大数据工程师面试题
mbshqqb的博客
04-25 4854
大数据工程师面试题 1.   选择题 1.1.  下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。 a)NameNode  b)Jobtracker  c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 答案 C datanode 1.2.  HDfS 中的 block 默认保存几份？ a)3 份 b)2 份 c)1 份 d)不确定 答案 A
十道海量数据处理面试题
cdfunlove的博客
03-15 977
1 、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个 IP 。 首先是这一天，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 个最大的 IP 中，找出那个频率最大的 IP，即为所求。 或者如下阐述（雪域之鹰）：
大数据处理面试题
Charles的博客
05-24 3326
针对求多个数据中出现最多的Top(K) 数据重复率高 首先看看数据重复率，若重复率很高，可以直接在内存中将数据存进HashMap，然后利用最大堆求出出现次数最多的K个数据。 数据重复率低 化大为小，hash分割文件 将大文件用hash划分为多个小文件，如果小文件还超出了所需内存怎么办？没事，再对其进行hash，将其分为更多的小文件。如果多次hash文件大小仍然超出内存，就不用...
数据治理与数据清洗面试题
lrn521zsd的博客
10-19 2278
数据治理与数据清洗面试题
大数据面试题精选：提升你的面试成功率
- "hive面试题.pdf"：专注于Hive数据仓库工具，涵盖了Hive的各个方面，包括架构、SQL查询、性能调优等，为准备Hive相关面试的候选人提供专业参考。 - "sgg面试题.txt"：虽然没有具体信息，但从文件名推断，可能包含...
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