面试题大数据分析怎么做

接下来为大家讲解面试题大数据分析怎么做，以及面试大数据应该怎么面试涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据面试题-Spark的内存模型
• 2、大数据Hive面试题(一)
• 3、面试大数据时要怎么准备

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`。

4、Spark，作为另一款高效的大数据处理引擎，其内存管理机制同样值得深入探讨。Spark的计算主要在Executor进程内部进行，内存管理统一处理RDD的持久化存储与Shuffle运行过程。内存被分为堆内内存与堆外内存两部分，其中堆内内存基于JVM内存模型，而堆外内存则通过调用底层JDK Unsafe API实现。

大数据Hive面试题(一)

面试题四：如何在Hive中实现两张表的关联？对于关联操作，若其中一张表为小表，***用map端join加载小表进行聚合。

Hive支持存储格式包括TEXTFILE、SEQUENCEFILE、ORC与PARQUET。列式存储和行式存储各有特点，列式存储在查询少数字段时效率高，行式存储在查询整行数据时效率高。

**Join、Map与reduce数量、Jvm重用**：优化策略需关注Join操作的效率、Map与reduce的数量设置以及JVM的重用，通过合理配置减少计算资源的浪费。 **解决数据倾斜**：通过了解数据分布，可以***取措施减少数据倾斜带来的性能影响。

面试大数据时要怎么准备

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。

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。

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。

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