大数据技术学院面试考什么

本篇文章给大家分享大数据技术学院面试考什么，以及大数据技术学院面试考什么对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据与应用单招面试考什么
• 2、大数据(Hadoop)面试题及答案
• 3、大数据开发工程师面试主要面试哪些内容?
• 4、大数据面试题及答案谁能分享一下
• 5、大数据面试题:Spark的任务执行流程
• 6、大数据面试题-Spark的内存模型

大数据与应用单招面试考什么

1、学校单招的考试形式一般为“文化联考+综合素养测试”相结合的考试模式。文化联考包括语数英三门科目；综合素质测试分为上机测试和面试，上机测试在计算机上答题，考核学生人文素养；面试由面试员与考生交流，主要考核语言表达、心理素质、反应能力、知识面、职业倾向等基本职业素质。

2、是的，对于大数据与会计专业的单招，通常需要进行面试。面试的主要目的是考察学生的综合素质和专业知识掌握情况。面试的形式多样，包括随机抽取试卷回答问题，以此检验学生对专业知识的掌握程度。此外，还会对学生的语言表达、人际交往能力、职业态度、学习潜力、观察理解和应变能力等进行考核。

3、大数据需要综合素质：大数据领域需要具备良好的数学、统计、编程、计算机科学等多方面的知识和技能，因此，选择大数据作为单招面试的主题可以考察应聘者的综合素质和能力范围。 大数据可以带来实际价值：通过运用大数据技术，可以对海量数据进行分析和挖掘，为企业的决策提供有力支持，从而带来实际的商业价值。

4、泰山职业技术学院单招需要面试。***取报考专业职业适应性面试：总分750分，分心理素质（200分）、身体条件（150分）、职业能力倾向（200分）、技术技能基础（200分）四部分。

5、四川商务职业学院单招考试内容为计算机的基本知识；计算机的组成；计算机的基本使用方法；Windows的基本知识； Word的简单排版操作等。2022年四川商务职业学院电子信息类专业高职单招中职生面试技能考核大纲。适用报考专业为大数据技术、软件技术、信息安全技术应用、云计算技术应用、应用电子技术。

6、同时单招面试得分相对容易一些。 单招考试普高学生只考4科，即语文、数学、外语和综合科，三校生（职高、中专、技校）考填报专业的专业考试，而普通高考考试科目虽然为4科，但需要考文综或理综。

大数据(Hadoop)面试题及答案

1、准备好面试了吗？以下是Hadoop面试中可能出现的问题及答案。HDFS中的block默认保存几份？默认保存3份。HDFS默认BlockSize是多大？默认64MB。负责HDFS数据存储的是哪一部分？DataNode负责数据存储。SecondaryNameNode的目的是什么？帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode启动时间。

2、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。

3、MapReduce数据倾斜产生的原因包括Hadoop框架特性和具体业务逻辑原因，解决方法可以从业务和数据方面进行优化，例如针对join产生的数据倾斜可以使用Map Join优化、针对group by操作可以调整参数以减少倾斜，以及针对count（distinct）等操作可以调整reduce个数或使用其他统计方法。

大数据开发工程师面试主要面试哪些内容?

1、在数据仓库方面，建模和数据模型的问题是面试的重要内容，能够说明求职者理解数据结构与分析。对于偏向数仓开发的岗位，更深入的技术问题会涉及到SparkSql和SparkStreaming的底层原理、内核和任务提交过程，以及与MapReduce的对比。

2、Java是必问的，不过问的不深，把Javase部分吃透，足以应付Java部分的面试。（2）Hadoop生态，Yarn、Zookeeper、HDFS这些底层原理要懂，面试经常被问。（3）Mapreduce的shuffle过程这个也是面试被常问的。（4）Hbase和HIve，搞大数据这些不懂真的说不过去。

3、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。

大数据面试题及答案谁能分享一下

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。

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。

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。

大数据面试题:Spark的任务执行流程

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。2）资源管理器分配Executor资源，Standalone模式下通过StandaloneExecutorBackend启动Executor。Executor运行状态会定期上报给资源管理器。

答案：Spark运行流程涉及任务提交、调度、执行和结果收集。应用通过SparkContext启动，创建RDD，然后通过一系列转换和行动算子执行计算任务，最后收集结果。面试题3：解释RDD在Spark中的定义。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***。

理解Spark的运行机制是关键，主要考察Spark任务提交、资源申请、任务分配等阶段中各组件的协作机制。参考Spark官方工作流程示意图，深入理解Spark运行流程。Spark运行模式 Spark运行模式包括Local、Standalone、Yarn及Mesos。其中，Local模式仅用于本地开发，Mesos模式在国内几乎不使用。

在Spark作业运行时，Driver进程起着核心作用。它作为主进程，包含main函数与SparkContext实例，是程序入口点。Driver负责向集群申请资源、向master注册信息，执行作业调度，解析作业、生成Stage并调度Task至Executor上。调度算法基于DAG，确保高效执行。

Executor 端的堆内内存区域大致可以分为以下四大块：堆内内存的大小，由Spark应用程序启动时的 –executor-memory 或 spark.executor.memory 参数配置。

大数据面试题-Spark的内存模型

1、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。

2、Spark 存储体系 Spark 存储体系包含内存、磁盘等存储介质，用于数据的暂存、计算和结果输出。60. Spark 存储体系概述 Spark 提供内存、磁盘等多种存储选项，支持数据的高效存储与处理，优化计算性能。

3、Spark内存管理是Spark Executor性能调优的关键因素。Executor内存主要分为on-heap（堆内存）和off-heap（堆外内存）两部分。在部署时，`executorMemory`参数可以调整executor的总内存大小，初始时预留300M为`Reserved Memory`，剩余部分为`Usable Memory`，计算公式为`executorMemory - 300M`。

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