大数据分析个人面试提问问题
本篇文章给大家分享大数据分析个人面试提问，以及大数据分析个人面试提问问题对应的知识点，希望对各位有所帮助。
简述信息一览：
大数据开发人员面试常会被问什么问题?
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。
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。
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。大数据还使公司能够根据数据做出更好的业务决策。
最后，面试中还可能涉及集群管理和运维知识，数据倾斜问题以及Spark JVM内存调优等高级技术问题，这些都是大数据开发工程师需要掌握的技能。总的来说，面试大数据开发工程师时，问题会围绕上述技术领域展开，求职者需要具备扎实的理论知识和丰富的实践经验，以应对不同公司和面试官提出的多样化问题。
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。
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。
数据分析师常见的面试问题
下面给你整理了一部分应聘数据分析师会遇到的问题：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。
AA实验的差异可能由以下原因引起：实验惯性、打标上报异常、小概率事件、多重检验问题和极端用户。解决方案包括提升哈希分桶数量、进行样本均衡性检验、设置实验黑名单或按百分比截断用户。题目4：我该在什么时候用什么方式分析A/B测试结果呢？分析结果应在检验达到统计显著性后进行。
我把面试过程可以会问几类问题，不同的面试官可以侧重点不一样。我想和所有面试数据分析师的朋友说的：面试过程中大家是平等的。不要太弱势也不要太强势。把你之前的工作有条理的表达出来。面试一些问题的时候，可以想一想。我个人觉得，并不是所有的问题必须别人一问完，立即
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