大数据面试技巧——个人总结(持续更新)

本文分享面试中如何深入回答问题以展现专业能力,特别是在大数据领域。建议避免模糊的薪资区间,详细阐述问题,结合实际业务场景,如rowkey设计与hive调优策略。同时,了解数据来源、指标构建及软件版本的重要性。

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说明:以下内容仅为个人观点,仅供参考。


说期望薪资一定要说具体值,不要说区间。


问题尽可能回答的详细一点。
面试官问的一个问题,你回答的越细(比较问你shuffle流程你跟他说一个小时,甚至画张图出来),他后面越问的越少。 一方面是因为你一个问题都能答的那么细,他就觉得你其它方面也还可以。另一方面,面试也有时间限制的,后面的人可能还在等着呢。于是可能你答完这个问题,他随便再问一两个问题基本就可以谈薪资了。
相反,你每个问题都只答一两句,他就得不停提新的问题问你。可能一提就10多个。问到后面没啥问的(因为大数据概念就那么多)就问你数据结构算法了。


回答问题,尽量结合业务去回答,不要只是一味的背。比如rowkey的设计方案。


hive调优手段 不要喀喀喀的背文档,要根据之前公司的具体项目情况选择性进行调优。比如面试时说:“以前我们公司的数据都是小文件,所以有用JVM重用,设置JVM重用数量。但是如果是大文件的话,JVM重用就不适用,反而会导致运行过慢。”


面试问数据来源:大概说下数据来源分类,然后说以前公司项目的数据来源,大概有哪些多少个字段,哪些字段。
前端js代码获取点击数据jsSDK、后台获取javaSDK(例如一笔交易支付成功/退款成功后产生的数据),从其它地方买数据。
项目当中数据差生在nginx服务器中。


指标:一般一个项目几千个指标很正常,饿了么十几万个指标。那么多指标的原因是:不同维度进行排列组合。面试时至少要熟悉一二十个指标。
分析都是基于维度(时间、地域、浏览器版本等)的,不基于维度的分析都是没有意义的。


你用的软件的版本要熟知。(cdh、Hadoop等等)


### 常见的大数据开发者面试问题及答案 #### 面试问题一:什么是 LSM 树?为什么它适合处理大规模数据? LSM (Log-Structured Merge) 树是一种特别设计的数据结构,用于高效管理大量的写入操作。这种树状结构非常适合于那些需要频繁更新或插入新记录的应用环境。由于其内部机制允许批量压缩和排序过程,因此即使面对海量的信息流也能保持良好的性能表现[^1]。 ```python class LSMTNode: """表示LSM树中的节点""" def __init__(self, key=None, value=None): self.key = key self.value = value def insert_into_lsm_tree(node, new_key_value_pair): # 插入新的键值对到LSM树中... pass ``` #### 面试问题二:如何评估大数据项目的效果并持续优化? 对于任何涉及大量数据处理的任务来说,定期审查系统的运行状况至关重要。这不仅限于技术层面的表现指标监测;还包括获取最终使用者的感受以及观察实际业务成果的变化趋势。借助专门构建的日志分析平台或其他形式的可视化仪表板可以帮助团队成员更好地理解当前状态下的优势与劣势所在,并据此调整策略方向以达到更优的结果[^2]。 #### 面试问题三:解释 HDFS 的工作原理及其适用范围是什么? Hadoop Distributed File System (HDFS),即哈多普分布式文件系统,旨在提供一种可靠的方式去管理和访问跨越多个计算节点上的大型数据集。该架构基于主/从模式运作——NameNode负责维护元数据信息而DataNodes则承担着具体存储职责。值得注意的是,尽管HDFS擅长一次性加载后反复读取的操作模式,但它并不支持随机位置的小规模更改请求,这意味着它更适合应用于批处理而非实时交互式的应用场景之中[^3]。 ### 数据科学面试技巧 为了在求职过程中脱颖而出,候选人应当展示出扎实的技术功底之外还具备解决复杂商业挑战的能力。准备阶段应该注重以下几个方面: - **深入学习核心概念**:掌握统计学基础理论、机器学习算法原理等知识点; - **积累实战经验**:参与开源社区贡献代码或是完成个人研究课题都是很好的途径; - **培养沟通表达能力**:清晰阐述思路逻辑和技术细节同样不可忽视; - **关注行业动态**:了解最新发展趋势有助于形成独到见解。 ### 大数据工程师技能要求 一名合格的大数据工程师通常需满足以下条件: - 掌握至少一门编程语言(Python/R/Scala),熟悉SQL查询语句编写; - 对主流框架如Apache Spark有深刻认识,能独立部署集群环境; - 熟悉NoSQL数据库特性及应用场景,比如Cassandra/HBase等; - 能够运用ETL工具实现异构源之间的数据集成转换流程自动化; - 拥有一定水平的安全意识,在保护敏感资料的同时保障整个生态系统的稳定性和可靠性。
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