大数据面试题1000道

本篇文章给大家分享侧重大数据处理面试题，以及大数据面试题1000道对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大专大数据面试常问问题
• 2、面试题-关于大数据量的分布式处理
• 3、大数据岗位Spark面试题整理附答案

大专大数据面试常问问题

你还有什么要问我的吗？问了公司的***待遇，上班时间，培养***。（上班时间是5天制，没有培养***，项目初创时期）最后结束面试，说这2天会电话通知，因为后面还好几个竞争对手面试。

相比其他专业，大数据与应用技术对于学历的门槛相对较低，专科层次的教育即可满足就业需求，关键在于个人的技术能力和实践操作能力。这门专业看重的是学生的实际操作和解决问题的能力，学历仅作为辅助考量因素。

首先，数据科学与大数据技术专业是直接对接的，可以进一步深入学习数据处理、分析和挖掘的技术与理论。其次，计算机科学与技术专业也是不错的选择，因为大数据技术是计算机科学的重要分支，掌握计算机基础对处理大数据有着重要帮助。

面试题-关于大数据量的分布式处理

1、面试题-关于大数据量的分布式处理 题目：生产系统每天会产生一个日志文件F，数据量在5000W行的级别。文件F保存了两列数据，一列是来源渠道，一列是来源渠道上的用户标识。文件F用来记录当日各渠道上的所有访问用户，每访问一次，记录一条。

2、MapReduce不能产生过多小文件的原因是默认情况下，TextInputFormat切片机制会将文件作为单独的切片交给MapTask处理，导致产生大量小文件和MapTask，处理效率低下。优化策略包括在数据处理的最前端合并小文件或使用CombineFileInputformat进行切片。

3、Flink是一个分布式流处理框架，支持实时处理和批处理，具有低延迟、高吞吐和高可用性。它提供Java、Scala和Python等多种API，由JobManager、ResourceManager、TaskManager和Dispatcher组成，协同工作以高效处理海量流式数据。

4、大数据（Hadoop）面试题及答案概要 Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统框架，旨在处理海量数据的存储和计算。它以四个主要优势——高可靠性、高扩展性、高效性和高容错性，为核心特性。Hadoop技术生态体系包括Sqoop、Flume、Kafka、Spark、Flink等工具，它们在数据处理的不同环节中发挥关键作用。

大数据岗位Spark面试题整理附答案

1、答案：RDD，即Resilient Distributed Dataset，是Spark的基本数据抽象，代表一个不可变、可分区的并行计算***。RDD中的数据可在内存或磁盘中存储，分区的结构可动态调整。面试题4：列举并比较Spark中常用算子的区别。

2、面试题来源：可1）Spark内存管理的结构；2）Spark的Executor内存分布（参考“内存空间分配”）堆内和堆外内存规划 作为一个JVM 进程，Executor 的内存管理建立在JVM的内存管理之上，Spark对JVM的堆内（On-heap）空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。

3、参考答案：Spark运行流程以SparkContext为总入口。在SparkContext初始化时，Spark创建DAGScheduler和TaskScheduler以进行作业和任务调度。运行流程概览如下：1）当程序提交后，SparkSubmit进程与Master通信，构建运行环境并启动SparkContext。SparkContext向资源管理器（如Standalone、Mesos或YARN）注册并申请执行资源。

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