大数据分析场景面试问题

本篇文章给大家分享大数据分析场景面试问题，以及大数据分析场景面试问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、数据分析师常见的面试问题
• 2、史上最全大数据面试题,你有吗?
• 3、面试大数据时要怎么准备
• 4、大厂数据分析面试题,大数据结构化面试?
• 5、大数据面试大厂真题【附答案详细解析】

数据分析师常见的面试问题

1、概率论与统计学基础 面试题1：伯努利分布 已知某实验服从伯努利分布，P（x=1）=0.6，若进行2次独立实验，至少有一次实验结果为0的概率是多少？A. 0.6 B. 0.4 C. 0.36 D. 0.84 答案解析：D 至少有一次实验结果为0的概率为 1 - P（两次都是1） = 1 - 0.6 × 0.6 = 0.84。

2、SQL掌握运用的程度？（1）基本操作包括增删改查等SQL基本语法：增：INSERT INTO （字段名） VALUES （值）；删：DELETE FROM WHERE ；改：UPDATE SET WHERE ；查：SELECT * FROM WHERE ；（2）查询的基本语法在基本操作基础上衍生出的高级用法：嵌套查询、组合查询、表连接。

3、下面给你整理了一部分应聘数据分析师会遇到的问题：你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。

史上最全大数据面试题,你有吗?

1、编程模型方面 Spark基于批处理模型，它将连续数据流分解成微批处理，并在每个微批中执行操作。Flink则***用数据流模型，支持连续和有限数据处理。Flink提供DataStream API，类似于Spark RDD，但更注重事件顺序。数据处理模式 Spark Streaming在微批处理模式下，存在秒级延迟。

2、您对大数据一词有什么了解？ 大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是为什么使用特殊的工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。

3、答案：完整性、准确性、一致性和及时性是数据质量的四大方面。完整性确保数据完整，准确性避免错误信息，一致性在大体系中保持数据统一，及时性确保数据价值。大数据场景篇 问题：找出1亿个整数中最大的10000个数 答案：全局排序内存不足，分治法和小顶堆是解决方案。

4、答案：cache用于缓存数据，默认内存存储，本质上调用persist；persist提供了灵活的数据缓存策略，支持内存或磁盘存储，通过指定缓存级别实现。面试题6：解决Spark中数据倾斜问题的策略。答案：遇到数据倾斜时，应首先排查数据本身，识别异常数据。

面试大数据时要怎么准备

1、在大数据面试中，准备得当至关重要。首先，你需要确保一个有效的自我介绍，这包括清晰地传达你的名字，尤其是让面试官印象深刻。重点突出与应聘职位相关的经验，尤其是专业技能。展现出阳光积极的性格，让面试官对你留下好印象。同时，简要阐述你的职业规划，显示你对工作的热情和目标导向。

2、优就业提醒大家，要尽可能说一些和工作相关的优点，比如“学习能力特别强”、“接受新事物的速度快”等，另外一定要举例子进行证明，让面试官觉得这个优点很真实。你为什么要学习大数据开发 其实这个问题只是面试官想要知道应聘者的态度而已。

3、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。

4、第在面试的时候，一定要为自己找到一个安静，光线较好且背景不杂乱的地方，以保证音频及***的录制质量。第面试开始后，AI面试官一般会读出屏幕上的题目，其实这个时候就以及开始开始思考一下本体的回答内容。

5、如果微信上线了近3天可见的功能，你怎么评估这个效果（扩展：如何评估运营宣传活动的效果。（触达、用户、用户行为追踪、促成活动、成本）。不同会员制的探讨。日活，人均使用时长下降了你怎么拆解分析。直播收入下降了怎么分析等等。

大厂数据分析面试题,大数据结构化面试?

1、熟悉数据结构原理，复杂的项目无需为需求实现原理而烦恼。优化能力提升 随着了解的加深，能够发现与工作中数据结构特性相违背的代码，并具有优化修改的能力。提高面试成功率 学习50%以上互联网公司数据结构的面试问题纲领，提高面试合格率。

2、大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是为什么使用特殊的工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。大数据还使公司能够根据数据做出更好的业务决策。

3、大数据的本质与特性 大数据是处理海量、高速增长和多样性的数据，以提取价值和驱动业务决策的关键工具。其五大特征，Volume（数据量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Veracity（准确性）和Value（价值），是理解其核心的关键。

4、你知道使用在统计或者计算科学中的“经验法则”吗？或者在商业分析中。

大数据面试大厂真题【附答案详细解析】

答案：Flink通过一个引擎支持DataSet和DataStream API，实现计算上的流批一体。Kafka篇 问题：Kafka实现精准一次性 答案：0.11版本后引入幂等性，确保重复数据只持久化一条。利用主键序号缓存，相同序号的消息只会持久化一次。跨会话精准一次性通过事务机制保证。

内部表与外部表的区别在于内部表未使用external修饰符，外部表则使用。关键区别在于外部表不会改变其引用的HDFS文件，而内部表会更新其元数据以反映任何更改。 Hive在0版本前支持索引，但功能有限且效率不高，因此不常使用。索引适用于静态字段，以免频繁重建。

中国联通校招对象面向24届同学，提供技术岗与业务岗两大类岗位，包括但不限于网络安全、未来网络、云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链、绿色低碳等方向及市场营销、客户运营、产品管理、解决方案等业务岗位，每位毕业生可投递至2家单位，每个单位最多2个岗位，具体以各招聘单位职位为准。

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在具体打分中，可根据细则灵活判断。【打分五类标准】第一类：41-50分 内容切题，符合题目规定话题要求，针对性、辩证性强。论点正确、见解深刻，论据充分有力，论证严密，内容全面充实，论政清晰、条理清晰，以论为主。体现申论的文体特点。语言准确流畅，文面整洁，书写工整。

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