大数据分析技术岗位面试问题及答案

接下来为大家讲解大数据分析技术岗位面试问题，以及大数据分析技术岗位面试问题及答案涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、常见大数据公司面试问题有哪些?
• 2、大数据面试题及答案谁能分享一下
• 3、大专大数据面试常问问题
• 4、基本的大数据面试问题和答案(50个)
• 5、大数据分析师面试题:Redis的耐久化战略
• 6、大数据分析工程师面试集锦8-ES

常见大数据公司面试问题有哪些?

1、你自身最大的优点是什么 这个问题不限于大数据培训面试中，在各行各业的面试中经常出现。可是应聘者不清楚自己的优点是什么，甚至不少人喜欢说我最大的优点是没有缺点。如果面试官听到这样的回那么结果可能是被pass掉。

2、你自身的优点 这个问题不仅仅是在大数据面试当中常常被问，在各行各业的面试中都经常出现。所以面试者要尽可能说一些和工作相关的优点，比如“学习能力强”“能抗住压力”等，再举一个自己之前工作的例子进行证明，这会让面试官觉得很真实。

3、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。

4、问题：保障数据质量的方法 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。

大数据面试题及答案谁能分享一下

1、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。

2、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。

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。

4、数据一致性检查与维护 fsck是HDFS的检查工具，用于检测数据完整性问题，确保数据一致性。在面试中，不仅要熟悉这些概念，还要能清晰地阐述自己的经验，例如： 实战经验与问题准备 分享你的项目经验，强调成功案例，同时准备针对大数据分析、配置管理等的专业问题和答案。

5、在大数据开发领域，快手提供了许多高频面试题来帮助求职者准备面试。以下是其中一些问题及答案，以提供直观理解。

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。

就业：无论是大学毕业生，还是已工作多年，又要重新选择工作的人；“就业”都是需要面对的现实问题。通常自己的知识、能力、体力、时间等等方式，换来的工作报酬，都可以理解为“就业”。在对这个问题中，仅以学历、专业、就业三方面进行简单剖析，并没有谈及“创业”这个方面的可能性。

实践课程除了理论学习，实践课程对于大数据专业的学生来说同样重要。这可能包括大数据实验、项目实训、企业实习等。通过这些实践活动，学生可以将所学理论知识应用于实际问题中，提高解决问题的能力。 选修课程根据个人的兴趣和职业规划，学生还可以选择一些选修课程来拓宽知识面或深化专业技能。

基本的大数据面试问题和答案(50个)

答案：使用coalesce（）和repartition（）方法降低并行度，新增并行度为1的任务合并小文件。Flink篇 问题：Flink实现流批一体 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。

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。

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。

关于数据分析师常见的面试问题集锦 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。

大数据分析师面试题:Redis的耐久化战略

RDB 是 Redis 默许的耐久化***。在指定的时间距离内，实行指定次数的写操作，则会将内存中的数据写入到磁盘中。即在指定目录下生成一个dump.rdb文件。Redis 重启会通过加载dump.rdb文件恢复数据。

在执行save命令的过程中，服务器不能处理任何请求，但是bgsave（background save，后台保存）命令会通过一个子进程在后台处理数据RDB持久化。本质上save和bgsave调用的都是rdbSave函数，所以Redis不允许save和bgsave命令同时执行，当然这也是为了避免RDB文件数据出现不一致性的问题。

为达到更好的均衡，Redis 0引入混合持久化机制，通过在AOF文件头部写入RDB数据，实现在数据量大时仍能保持快速恢复，同时尽量减少数据丢失。然而，这种机制也牺牲了AOF文件的可读性与一致性。综合上述分析，决策时需结合业务场景与数据需求进行考量。

Redis 提供了多种数据淘汰策略，包括 LFU（Least Frequently Used）、LRU（Least Recently Used）、TTL（Time To Live）等。Redis 官方为什么不提供 Windows 版本？Redis 因为 Linux 版本稳定且用户量大，无需特别开发 Windows 版本，以免引入兼容性问题。

Redis过期策略包括惰性删除和定期删除，惰性删除延迟删除过期key，可能造成内存占用问题。定期删除周期性检查并删除过期key，通过随机抽样减少内存压力。实现Redis高可用有主从架构和哨兵两种方案。主从架构简单，但需要手动切换；哨兵提供自动故障转移、集群监控等功能，确保高可用性。

RDB 非常适用于灾难恢复（disaster recovery）：它只有一个文件，并且内容都非常紧凑，可以（在加密后）将它传送到别的数据中心，或者亚马逊 S3 中。

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。

关于大数据分析技术岗位面试问题，以及大数据分析技术岗位面试问题及答案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。