教育大数据工程师面试题

xiaofei
大数据教育
2024-12-23 13:36:07
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简述信息一览：

1、大数据面试题及答案谁能分享一下
2、大数据分析工程师面试集锦8-ES
3、大数据岗位Spark面试题整理附答案

大数据面试题及答案谁能分享一下

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、答案：MapReduce由Map和Reduce两阶段组成，Map阶段对本地磁盘输出排序数据，Reduce阶段对数据进行归并排序，数据按key分组后交给reduce处理。在Hadoop x中排序无法避免，Hadoop x可通过关闭相关配置避免。

（图片来源网络，侵删）

3、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，这就是使用特殊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。大数据还允许公司***取数据支持的更好的业务决策。

大数据分析工程师面试集锦8-ES

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。

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。

（图片来源网络，侵删）

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。

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。

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首先，在当前的大数据、云计算时代，程序员在面试的过程中，经常会遇到与运维相关的问题，尤其是有自身产品（平台类）的企业，往往对于程序员的运维类知识有比较多的要求，所以当前的程序员，尤其是Java程序员，要想获得较强的岗位竞争力，一定要重视运维类知识的学习。

大数据岗位Spark面试题整理附答案

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。

4、Spark操作类型包括transformation、action与cronroller，分别实现RDD转换、执行与控制算子。设置参数如spark.sql.shuffle.partitions与spark.default.paralleli***调整默认task执行个数与集群资源管理。Spark Application在未充分获得资源时就开始执行job，可能导致资源不足问题。

关于教育大数据工程师面试题，以及教育大数据分析师的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。

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