关于大数据处理的面试题
今天给大家分享关于大数据处理的面试题，其中也会对大数据面试题以及答案整理一的内容是什么进行解释。
简述信息一览：
面试题-关于大数据量的分布式处理
1、使用函数f将F中的内容分配到N个文件FF…、FN中（可以并行处理）。 对文件FF…、FN进行去重（每个文件并行处理）。 将去重后的文件Fn与历史文件Hn比较，得到新增用户结果Rn（并行处理）。 合并RR…、RN得到当日新增用户（并行处理）。
2、面试题-关于大数据量的分布式处理 题目：生产系统每天会产生一个日志文件F，数据量在5000W行的级别。文件F保存了两列数据，一列是来源渠道，一列是来源渠道上的用户标识。文件F用来记录当日各渠道上的所有访问用户，每访问一次，记录一条。
3、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。
4、Hadoop运行模式有单机版、伪分布式模式、完全分布式模式。Hadoop生态圈的组件包括：Zookeeper：是一个开源的分布式应用程序协调服务，基于zookeeper可以实现同步服务，配置维护，命名服务。Flume：一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志***集、聚合和传输的系统。
常见大数据公司面试问题有哪些?
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。
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。
大数据面试中，面试官通常会问你的基本理解，比如什么是大数据，以及它如何影响企业决策。 五个V原则是大数据面试中不可或缺的部分，你需要准备好解释它们。 需要了解Hadoop在大数据分析中的作用，以及Hadoop与HDFS的关系。 数据分析如何通过预测分析和个性化推荐提升企业收入，给出具体例子。
如果是应聘数据类的职位，可以说：“我已在大数据行业从业XX年，具有丰富的行业经验和资历，在上家公司负责XX，通过建立模型，数据分析等，为公司业务提取了XX有价值的信息”等等。
大数据面试中，常见的问题涵盖了Hadoop的核心组件和功能，包括HDFS的写、读流程、体系结构、故障恢复机制、YARN资源调度、Hive数据处理优化以及Spark、Kafka、HBase等技术的理解。
面试题7：讨论Spark中窄依赖与宽依赖的区别。答案：RDD与父RDD之间的依赖关系分为窄依赖与宽依赖。窄依赖指单个父RDD分区最多被一个子RDD分区使用；宽依赖则指多个子RDD分区依赖于同一父RDD分区。总结，以上是大数据岗位中常见的Spark面试题及解有助于强化对Spark关键概念的理解与应用。
面试系列一:精选大数据面试真题10道(混合型)-附答案详细解析
1、一般的公务员面试比例都是1：3就是如果招收1人的话会有3个人进入面试 招收2人的话会有6个人进入面试以此类推。。所以面试通过率一般都是1/3。但是面试不好进。几百几千人选三五个个进个人进入面试。。
2、二是凡是涉及资金使用，都应过程公开、标准公开、环节公开，应该建立一种普遍适用的制度，流程要开放。从上级***拨下来的资金，往往都是专款专用、标准固定、范围特定，不能随意发放，更不能随意扣留。
3、笔试分数与面试分数按学校规定的权重核算为总成绩，再按总成绩从高到低排序，根据当年华东师范大学MBA正常批次招生***名额依序择优录取。特别注意，学校分别下达全日制和非全日制项目的招生名额***，考生在报考过程中更换学习方式须重新提交参加正常批面试的申请。
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