大数据处理工程师面试题

xiaofei
大数据处理
2024-12-22 17:28:08
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本篇文章给大家分享大数据处理工程师面试题，以及大数据工程师面试题及答案对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

1、面试大数据工程师,这些技巧你知道吗?
2、数据分析师跳槽应该如何准备面试?
3、Python面试数据分析,爬虫和深度学习一般都问什么问题,笔试题目考哪些...
4、大数据分析师面试必备:java与mysql解析
5、大数据分析工程师面试集锦8-ES
6、大数据工程师做什么

面试大数据工程师,这些技巧你知道吗?

1、至于主动性，或是责任心，有多方面和多种方式可以考察和验证，比如，聊过去的项目，在项目中的角色，完成的任务，完成的质量。在聊算法，写代码的过程中，也能够窥见一些，因为，一个不主动负责的人，是很难在完成具体任务时佯装出来的。

2、面试过程是一次高效的交流首先，我觉得面试官有责任保证面试过程是一次高效的交流。你要获取到你需要的信息，对面试者做全方位的考量；面试者也要获取到他需要的信息，面试官（若面试成功很大可能是自己的上级）的水平，公司技术要求水平，自己是否适合这家公司，公司是否需要自己。

（图片来源网络，侵删）

3、首先，面试官通常会从求职者的基本情况开始了解，包括工作经历和项目经验。接下来，面试将深入技术层面。面试中，Java是基础，但通常不会深入，重点在于将Javase部分掌握牢固。在数据处理技术方面，Hadoop生态（包括Yarn、Zookeeper、HDFS）是必问内容，尤其是底层原理，因为这些是大数据处理的基础。

4、了解要面试的公司对要面试的公司进行深入的研究了解，包括公司的企业文化，企业的发展状况，从而在面试时轻松面试，成功的概率自然会提高很多。

5、impala和kylin这些尽量也要了解会用（4）Python这个要是有能力，有精力，建议也要往深处学习，我目前正在自学中。（5）集群的问题，包括一些简单的运维知识。（6）大数据数据倾斜的问题，包括Spark JVM内存调优问题等等。

（图片来源网络，侵删）

6、impala和kylin这些尽量也要了解会用。4，Python这个要是有能力，有精力，建议也要往深处学习，我目前正在自学中。5，集群的问题，包括一些简单的运维知识。6，大数据数据倾斜的问题，包括Spark JVM内存调优问题等等。关于大数据开发工程师需掌握哪些技能，青藤小编就和您分享到这里了。

数据分析师跳槽应该如何准备面试?

1、自我介绍自我介绍不能太繁琐，能简洁明了就简洁明了，可以从以下三个方面进行介绍：1）自我简介：用一句话说明白自己的学历专业年龄工作经历等；2）我会什么：包括会用什么工具，懂得什么理论知识；3）我做过什么：介绍下项目的内容，通过什么手段，达到了什么成果。

2、时间管理：多说你会的，熟悉的内容，不清楚的则表示未接触过，减少暴露风险。项目经验：如无项目经验，需准备高水平简历，突出能力与潜力。职位匹配：确保应聘职位与个人能力相匹配，避免盲目投递。面试心态：面试失败不代表能力问题，可能是职位与个人不匹配。

3、面试之前了解这个岗位。了解一下这个公司。花点时间在面试公司和岗位，了解了解人家公司是干什么，如果你对这家公司特别感兴趣，去网站上看看，去体验体验人家公司的产品和服务。会让面试的人感觉到尊重。当然太贵就算了。

4、简历大家都知道面试一定要带简历，那么怎样才能制作出一份让面试官满意的简历呢。这里小编建议大家可以试试STAR法则，可以着重凸显出自己在数据分析项目中取得的成绩。另外简历一定要结合招聘要求来制作，与招聘要求的匹配度越高才更容易被hr发现，不要偷懒，用一份简历打天下。

5、提前准备好自己的简历。在编写简历时，把自己工作经历中，与数据分析有关的内容做一个提炼和重点阐述，以便于在正式面试时，我们可以更加顺理成章的提出自己之所以学习数据分析课程、想要成为数据分析师的原因。数据分析师的笔试主要包括：英语，数学，推理，SQL，C语言编码/Python等几个方面的内容。

6、Java基础必须打牢固我今年在面试时，Java基础方面的问题几乎都是必须问的。Java的多线程知识、Java的虚拟机原理，比如垃圾回收算法、虚拟机类加载原理，堆内存是怎么划分的等等。这些Java问题都有问到，所以大数据工程师在跳槽前时，Java基础一定要打牢。

Python面试数据分析,爬虫和深度学习一般都问什么问题,笔试题目考哪些...

我在里面负责公司的数据***集爬取，数据处理，绘图分析等（爬虫爬下来的数据很多都会进行一些清洗，可以把自己数据处理，绘图的经验说出来，增加优势，如果没有的话，就业余花时间去学习这方面，常规的方法都不难）。

的确爬虫和数据分析都首先得有python基础，不过往后爬虫和数据分析的技能，交集不多。数据分析的数据来源有可能是从爬虫来而已。numpy和pandas只是两个工具库，你最多就熟悉一些函数的api和使用方法，不过这个不是学数据分析。

其次，Python爬虫对于初学者来说可能会更加难一些。因为Python爬虫讲究的是从整个网站中获取数据，因此需要掌握一定的网络请求方面的知识，以及爬虫的相关规则和限制。此外，Python爬虫需要处理爬虫被禁止访问、网站IP被封锁等问题，而这些问题需要的经验很少有入门者能够掌握。

python找工作的话web会多很多，面试的机会更大；python可以用来爬数据，但是python不是专门用来做爬虫的，Python可以做很多事情。它在做爬虫方面的确有一定的优势。写起来比较方便，简洁，爬取速度快，处理cookie，验证码等等爬虫常见问题也方便。

Pandas Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Serise、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初使用用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。

②Python在数据分析和交互，探索性计算和数据可视化方面拥有非常成熟的库和活跃的社区，这使Python成为数据任务处理的重要解决方案。在数据处理和分析方面，Python具有numpy，pandas，Matplotlib，scikit-learn，IPython和其他出色的库和工具，尤其是pandas在数据处理方面具有绝对优势。

大数据分析师面试必备:java与mysql解析

1、大数据分析师需要学习的内容如下：数据库知识：理解数据库的基本架构、SQL语言以及常见的数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）。编程语言：熟练掌握一种或多种编程语言，例如Python、Java等。编程语言是进行数据分析和处理的基础。

2、熟练掌握至少一种编程语言（如Python、R或Java）是成为大数据分析师的必要条件。还需要熟悉常用的数据分析库，例如Python中的Pandas、NumPy、SciPy和Matplotlib，以及R语言的ggplot2和dplyr等。这些工具可以帮助分析师高效地处理、清洗和分析数据。

3、数据库知识：理解数据库的基本架构、SQL语言以及常见的数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）。编程语言：熟练掌握一种或多种编程语言，例如Python、Java等。编程语言是进行数据分析和处理的基础。统计学与数学基础：要能够理解并应用统计学和数学原理，包括线性代数、概率论、统计推断和假设检验等。

4、在大公司中，如果拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过就目前而言，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。

大数据分析工程师面试集锦8-ES

1、解析倒排索引的作用，以及查询过程中如何利用倒排索引提高效率。比较ES的四种查询方式，如_local、_primary和_shards，理解搜索的执行流程。解释settings与mapping在Elasticsearch中的作用，分别涉及索引配置和字段定义。

2、Elasticsearch是一个近实时的搜索平台，在大数据生态系统中占据重要地位。理解其基本原理和概念，对数据分析工作中排查问题大有裨益，并有利于与他人有效沟通。精选题型 Elasticsearch基于Lucene，具有分布式多用户能力，通过RESTful web接口提供实时搜索、高性能计算功能。其横向扩展能力强，支持零配置。

3、在并***况下，Elasticsearch如何保证读写一致？ ElasticSearch中的倒排索引是什么？ elasticsearch的读取数据方式？拼写纠错实现原理？电商搜索整体技术架构介绍。

4、你有分析/业务智能需求，并希望快速调查、分析、可视化，并对大量数据提出特别问题（想想数百万或数十亿的记录）。在这种情况下，你可以使用Elasticsearch来存储数据，然后使用Kibana （Elasticsearch/ loghide /Kibana堆栈的一部分）来构建自定义仪表板，以可视化对您来说很重要的数据的各个方面。