大数据开发实习面试经验

笔者的面经在牛客网上:

https://www.nowcoder.com/discuss/146733?toCommentId=2427869

在这里只是作为一个过来人做一个自己准备面试的过程,大家都可以比我做的更好。(注:由于笔者没有进行很多的面试所以总结难免有过拟合的现象,但是笔者同时也研究了牛客上很多的大数据的面经,在这里仅作为参考)
总的来说现在的一些互联网公司越来越注重面试者的基本素质,不会MyBatis可以,不会redis可以但是基础不好是不行的。早些年国外的一些大厂的面试就只考察面试者算法相关的知识点了,到了这些年国内的大厂也争相模仿,就连一些中小型企业也有此趋势。大家在
学校所接触到的那一套计算机的培养方案是如此的重要,但是往往这些朴素重要的东西我们总是选择忽略它(当然也包括笔者)。我们平常学的一些框架,除了一些流程之外基本上就是一些工具的使用,从这一点来看如何使用Spring整合网站开发与如何使用eclipse进行
编程没有区别。无论是Java开发还是大数据开发在面试的时候都会有一些重叠的部分,数据结构算法,计算机网络基础,操作系统基础,Java语言的基础知识,数据库基础知识,Linux基本操作等。而这些在实习的面试中是重中之重体现一个人的潜力。还有就是我们可以
经常去牛客网看看大佬的面经,多看几份避免过拟合。

下面先讲下Java的主要复习部分
JMM(Java内存模型),来源博客与《深入理解Java虚拟机》。
Java垃圾回收机制,来源博客与《深入理解Java虚拟机》。
Java集合框架与背后的数据结构,最好能够谈到算法与调优。
Java高并发相关,一些关键字的底层实现与他们的区别,线程池相关,来源博客与《深入理解Java虚拟机》,马士兵老师的直播视频。
设计模式相关,这个可以结合JavaWEB相关的知识点来复习。Spring(IOC是工厂模式,AOP是动态代理),过滤器是责任链模式,RequestWapper是装饰者模式(这个与静态代理十分相似),监听器是观察者模式,当然Servlet本身是单例模式。够了。
其中还有一些零散的知识点请买一本宝典练习,或者是在牛客练习。

数据库相关
首先的会写SQL,练习题在牛客上(66句SQL)。
主要是事务,隔离级别,索引相关。主要是《高性能Mysql》上面第一章和索引优化相关的章节。读完这个也就知道了存储引擎与索引的一些相关知识,足以应对一般的技术面试。


数据结构和算法
如果现在没时间了,可以看看排序相关的。如果你有时间那么就开始你的《程序员代码面试指南》|《剑指Offer》吧。过程虐心,谁练谁知道。最好知道他们的时空复杂度。

计算机网络与操作系统请翻看大学课本。(TCP/IP,三次握手四次挥手,段页式存储,缺页中断算法LUR都是常考)。

最后你也许可以看看吴军老师的《数学之美》,在面试中字里行间中透露出你对复杂度的敏感,对优化的追求,与你对IT更加深入的理解。有了这一点就不会在面试场上尬聊无话可说了。对于面试来说这至关重要。

其他的知识可以了解都是加分项(对于实习来说)。重点是掌握原理。

当然一些总结也会在笔者的博客中找到,大家也可以参考。

到此结束,欢迎大家批评。

<think>好的,用户想要了解大数据开发实习生的面试题目及答案。我需要先理清楚大数据开发实习面试通常会涉及哪些方。根据之前的资料,大数据开发岗位的面试问题一般包括技术基础、编程能力、项目经验、数据处理和系统设计等。 首先,技术基础部分可能会涉及Hadoop生态系统,比如HDFS、MapReduce、YARN这些组件的原理。用户作为实习生,可能对这些概念还不太熟悉,需要简明扼要地解释。比如HDFS的架构,分块存储机制,副本策略,这些是常见的问题点。 然后是编程能力,尤其是Java或Scala的基础,还有SQL和Shell脚本。需要举一些具体的例子,比如MapReduce的WordCount示例,SQL的窗口函数应用,这些能帮助用户理解如何实际操作。 项目经验实习生可能没有太多实际经验,但如果有相关课程项目或自学项目,需要指导他们如何描述项目中的技术选型、难点和解决方案。比如使用Hive进行数据分析时遇到的问题,如何优化查询性能。 数据处理和算法部分,可能需要解释ETL流程、数据倾斜的处理方法。这里需要给出具体的解决策略,比如增加并行度、使用随机前缀等。另外,数据倾斜是常见问题,应该详细说明原因和解决办法。 系统设计题通常考察实际应用能力,比如设计实时数据统计系统,需要提到Kafka、Flink等技术栈,并解释各组件的作用。这部分要确保逻辑清晰,步骤明确。 另外,要注意面试中的行为问题,如团队合作、学习能力等,这些也是实习生容易被问到的点。需要提醒用户准备具体的例子,展示他们的学习过程和解决问题的能力。 可能用户的需求不仅仅是题目和答案,更希望了解如何组织回答,展示自己的理解和实践经验。因此,在答案部分不仅要正确,还要有结构,比如先解释概念,再结合实际应用,最后提到优化或注意事项。 需要检查是否有遗漏的重要知识点,比如Spark与Hadoop的区别,Hive的内部表和外部表,这些也是高频问题。同时,确保答案准确,比如HDFS默认块大小是128MB而非64MB,避免过时的信息误导用户。 最后,提醒用户面试时结合自身经历,灵活运用知识点,即使没有实际项目经验,也可以通过课程设计或自学项目来展示能力。同时,强调沟通和问题解决能力的重要性,这在实习面试中同样关键。</think>以下是针对大数据开发实习生岗位的常见面试题目及参考答案整理,分为**技术基础、编程能力、场景设计**三部分,帮助候选人系统化准备: --- ### 一、技术基础类问题 #### 1. 简述HDFS的存储原理 **参考答案** HDFS采用主从架构,包含NameNode(元数据管理)和DataNode(实际数据存储)。文件被切分为固定大小的Block(默认128MB),每个Block存储多副本(默认3副本)以保障容错性。写入时通过流水线复制机制提高效率,读取时客户端就近获取数据。 #### 2. MapReduce的Shuffle过程是什么? **参考答案** Shuffle是Map到Reduce的关键阶段,包含: - **Map端**:输出数据按Key排序后写入环形缓冲区,达到阈值时溢写(Spill)到磁盘,生成多个分区文件。 - **Reduce端**:通过HTTP拉取对应分区的数据,合并排序后输入Reduce函数。 **优化点**:Combiner减少网络传输,调整缓冲区大小降低磁盘IO。 #### 3. Hive内部表与外部表的区别 **参考答案** - **内部表**:数据由Hive管理,删除表时元数据和HDFS数据均被清除。 - **外部表**(`EXTERNAL TABLE`):仅管理元数据,删除表时仅删除元数据,HDFS数据保留。 **典型场景**:原始日志用外部表避免误删,中间结果用内部表自动清理。 --- ### 二、编程与SQL能力 #### 1. 编写Scala代码实现TopN查询 ```scala val data = spark.read.parquet("logs") data.groupBy("user_id") .agg(count("*").alias("cnt")) .orderBy(desc("cnt")) .limit(10) .show() ``` **关键点**:使用Spark SQL聚合函数+排序,避免collect到Driver导致OOM。 #### 2. SQL统计连续3天登录的用户 ```sql SELECT user_id FROM ( SELECT user_id, login_date - ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS grp FROM login_table ) t GROUP BY user_id, grp HAVING COUNT(*) >= 3; ``` **原理**:利用窗口函数生成连续日期的共同标识(grp),分组后筛选满足条件的组。 --- ### 三、场景设计题 #### 设计实时统计UV的系统 **参考答案** 1. **数据采集**:用户行为日志通过Kafka实时传输,使用Flink消费数据流。 2. **去重逻辑**: - 使用Flink状态(State)存储每个用户的最后访问时间,过滤24小时内的重复请求。 - 或结合Redis HyperLogLog进行近似去重(适合海量数据)。 3. **结果存储**:UV结果每分钟更新到HBase或MySQL,前端通过API查询展示。 **容错机制**:Flink Checkpoint保证Exactly-Once语义,Kafka分区备份防数据丢失。 --- ### 高频进阶问题 1. **数据倾斜解决方案** - 预处理:过滤NULL值、加盐(Salting)分散热点Key - SQL优化:`MAPJOIN`处理小表关联,`DISTRIBUTE BY`强制重分区 2. **Spark与MapReduce差异** - Spark基于内存迭代计算,MR依赖磁盘;Spark提供DataFrame高阶API,开发效率更高。 --- ### 准备建议 1. **项目复盘**:确保能清晰描述项目中技术选型原因(如为何选Kafka而非RabbitMQ)。 2. **模拟实战**:在本地搭建Hadoop集群,实操Hive SQL调优(如EXPLAIN分析执行计划)。 3. **行业知识**:了解当前企业常用架构(如Lambda/Kappa架构的适用场景)。 💡 提示:实习面试更关注基础扎实度与学习潜力,回答时可通过对比不同技术(如Hive vs Spark SQL)展现思考深度。
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Elong_Hu

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值