大数据处理面试题

本篇文章给大家分享面试大数据处理相关算法，以及大数据处理面试题对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、基本的大数据面试问题和答案(50个)
• 2、大数据开发面试必问:Hive调优技巧系列一
• 3、大数据核心算法有哪些?
• 4、大数据算法有哪些
• 5、50个最受欢迎的大数据面试问题
• 6、面试问你们大数据项目的数据结构是怎样的

基本的大数据面试问题和答案(50个)

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。

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。

展示自己的积极态度。2 你对自己的表现满意吗？回答技巧：客观评价自己的表现，强调自己的努力和准备。结语：面试是一个展示自己的机会，通过准备和巧妙回答基本问题，你可以给雇主留下深刻的印象。希望本文提供的面试问题和回答技巧能帮助你顺利开展面试工作，取得成功。

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。

大数据开发面试必问:Hive调优技巧系列一

我会不间断地更新维护，希望对正在寻找大数据工作的朋友们有所帮助。第五章目录 第五章 Hive 1 Hive 运行原理（源码级）1 reduce端join 在reduce端，对两个表的数据分别标记tag，发送数据。根据分区分组规则获取相同key的数据，再根据tag进行join操作，完成实际连接。

Hive SQL中的窗口函数在大数据处理中扮演着重要角色，尤其在面试中常被考察。窗口函数，实质上是OLAP（在线分析处理）功能的一部分，用于对数据进行实时分析，如市场分析、财务报表生成等。窗口函数区分于普通聚合函数，前者对每个记录独立执行，而非聚合所有记录。

数仓开发知识技能 （1）Java是必问的，不过问的不深，把Javase部分吃透，足以应付Java部分的面试。（2）Hadoop生态，Yarn、Zookeeper、HDFS这些底层原理要懂，面试经常被问。（3）Mapreduce的shuffle过程这个也是面试被常问的。（4）Hbase和HIve，搞大数据这些不懂真的说不过去。

交换分区： 使用`EXCHANGE PARTITION`命令在两个表间移动分区，实现数据的物理移动与元数据的更新，但需遵循一系列约束条件。综上所述，Hive分区表是大数据处理中优化数据存储与查询性能的重要手段。

首先这次任务咱们使用Hive来进行数据处理和分析，通过查询Hive文档发现Hive内置函数无法实现分词，但是Hive提供UDF支持用户自定义函数来实现更多的功能。

大数据核心算法有哪些?

大数据分析的理论核心是数据挖掘算法，大数据可以概括为5个V，数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）、真实性（Veracity）。大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。

大数据等最核心的关键技术：32个算法A*搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。大数据挖掘的算法：朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些数数的工作。

离散微分算法（Discrete differentiation）。

A* 搜索算法是一种图形搜索算法，它能够从给定的起点计算出到达给定终点的路径。该算法使用启发式方法来估计每个节点到最佳路径的距离，并据此对节点进行排序。A*搜索算法因此成为最佳优先搜索的经典案例。 集束搜索（也称为定向搜索或Beam Search）是最佳优先搜索算法的一种优化。

数据***集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

大数据算法有哪些

用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；2）在树构造过程中进行剪枝；3）能够完成对连续属性的离散化处理；4）能够对不完整数据进行处理。C5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。

大数据是一个很广的概念，并没有大数据算法这种东西，您估计想问的是大数据挖掘的算法：朴素贝叶斯超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。

大数据处理之四：挖掘 与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。

方法（数据质量和主数据管理）数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化流程和工具处理数据可确保获得预定义的高质量分析结果。想要了解更多有关大数据挖掘的信息，可以了解一下CDA数据分析师的课程。课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。

50个最受欢迎的大数据面试问题

1、Hadoop的应用与优势 Hadoop擅长处理大量数据，其开源特性使其在企业环境中广受欢迎，尤其是在性能和经济性方面。 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。

2、你还有什么问题要问我们？回答技巧：提前准备一些与公司和职位相关的问题，展示自己的兴趣和主动性。2 你对面试的整体感受如何？回答技巧：积极表达对面试过程和公司的好感，展示自己的积极态度。2 你对自己的表现满意吗？回答技巧：客观评价自己的表现，强调自己的努力和准备。

3、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。

4、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。

5、大数据面试问题概览以下是一些常见的大数据技术面试问题，包括Hive、Kafka、Spark、Flink以及离线数仓的相关知识点，涉及表设计、数据处理、系统特性、性能优化等内容。Hive面试问题解释Hive中by关键字的使用区别。静态分区和动态分区的区别：静态分区由用户预先指定，动态分区基于数据条件生成。

面试问你们大数据项目的数据结构是怎样的

1、．数组编码面试问题 数组是最基本的数据结构，它将元素存储在一个连续的内存位置。这也是面试官们热衷的话题之一。

2、老师介绍枯燥抽象的结构规则用详细的方法映射到实际项目中。 然后尽量脱离复杂的数学基础，在许多常见的应用场合映射相关理论，降低学习者的理解门槛，使其零基础也能学习。

3、答案：在jdk8之前，HashMap使用数组-链表数据结构，之后则***用数组-链表-红黑树结构。创建HashMap对象时，先前版本会创建长度为16的Entry数组，而新版本在首次插入元素时才创建数组。计算元素索引通过hashcode方法与数组长度取余，如果已有数据则比较两个key是否相同，不同则添加新数据，相同则更新value。

4、lucene 从 4+版本后开始大量使用的数据结构是 FST。FST 有两个优点： （1）空间占用小。通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用，压缩了存储空间； （2）查询速度快。O（len（str）的查询时间复杂度。 面试官：想了解大数据量的运维能力。

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