面试大数据技术怎么说

简述信息一览：

• 1、大数据开发人员面试常会被问什么问题?
• 2、50个最受欢迎的大数据面试问题
• 3、如果有人问你为什么会选择大数据这个专业你该怎么回答?

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。

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。

面试必问的七个问题及其回答如下： 请简单介绍一下你自己。我是一名具有丰富项目经验和出色团队协作能力的软件工程师。在过去的工作中，我主要负责软件的设计与开发，参与过多个重要项目的实施，能够熟练运用多种编程语言，并具备解决复杂技术问题的能力。

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。

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。

50个最受欢迎的大数据面试问题

1、监控数据质量方法包括：检测单表记录数，检查字段空值，统计重复值，验证字段规则，比较跨表数据量。第十题：面试题 - 海量数据相关（百度）解决提取访问百度次数最多IP问题，通过将数据映射到多个小文件，统计每个IP的访问频率，找出频率最高的IP。

2、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。分治法将数据分组并找出每组最大值，再筛选出10000个最大值。小顶堆法创建最小堆，遍历其余数字并与堆顶比较，调整堆保持最小。

3、解找出每班的总分最高者，即为第一名，然后获取其姓名、学科及分数。Excel常见面试题 Excel的基础概念：工作簿、工作表和单元格。 使用Tableau进行数据可视化：在公司内常见应用包括频数分布图、饼图、条形图等。

4、方案三：在面试后，我意识到面试官可能想考察的是将复杂问题拆分为简单问题的能力。因此，我提出了一个分布式的处理方案。假设存在N个存储块，每个块都有一个函数f分配数据。将新增记录均匀分配到N个存储块，同时也将历史数据分配到这些块中。

5、面试时刻，你需要的不仅仅是答案，而是策略和自信。以下是50个经典面试问题，以及它们背后的关键点，助你从容应对，赢得心仪职位。自我介绍 简洁介绍你的工作经验，强调与目标职位相关的核心技能和成就，让面试官明白你是最佳人选。

如果有人问你为什么会选择大数据这个专业你该怎么回答?

1、Hadoop（在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的一种方法）大数据开发方向 （2）数据挖掘、数据分析&机器学习方向 （3）大数据运维&云计算方向 精通任何方向之一者，均会 “前（钱）”途无量。

2、个人工作需要，未来发展方向。目前大数据正在经历从概念向产业的转化过程，未来大数据的应用将逐渐普及到社会的各个角落，从未来的发展趋势来说，大数据一定有广阔的发展空间。所以，会计学大数据方向应该是个不错的选择。既然选择自己喜欢的专业，就不要在乎别人的看好。

3、因为互联网发展到这个阶段，大数据对行业发展方向的决定太重要了，所以，学大数据就是为了未来设想。

4、如果你的回答是肯定的，则说明你这个人心高气傲，或者身在曹营心在汉；如果你的回答是否定的，不是说明你的能力有问题，就是自信心不足；如果你回答我不知道或我不清楚，则又有拒绝回答之嫌。遇到这种任何一种答案都不是很理想的问题时，就要善于用模糊语言来应

5、因为这个专业具有信息价值的提升。与会计的区别应该是体现在课程学习上，除了学习一些基础或原有的会计财务知识外，还要学习一些信息化的部分，主要是财务数据的分析和变现，我觉得核心是信息价值的提升，毕竟，当前是个信息时代。不管是什么都是围绕数据。

6、我认为我有时过于追求完美，这可能导致在项目进度上过于谨慎，影响效率。但我已经开始学会在追求完美与效率之间找到平衡。详细在谈论个人缺点时，要选择那些不会严重影响工作表现的缺点，并展示自己正在积极改进。例如，追求完美可能导致效率降低，但你可以通过时间管理和优先级排序来提高效率。

关于面试大数据技术怎么说，以及大数据技术面试问题的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。