大数据分析面试经验

简述信息一览：

• 1、面试大数据时要怎么准备
• 2、大数据分析工程师面试集锦8-ES
• 3、基本的大数据面试问题和答案(50个)

面试大数据时要怎么准备

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

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。

基本的大数据面试问题和答案(50个)

1、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。

2、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。

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、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。

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