招聘面试题大数据分析

简述信息一览：

• 1、面试大数据时要怎么准备
• 2、大数据面试题汇总之Hive
• 3、大数据Hive面试题(一)

面试大数据时要怎么准备

1、在大数据面试中，你需要准备以下几个方面： 有效的自我介绍 个人基本信息：清晰地介绍你的名字，给面试官留下初步印象。 相关经验：重点突出与应聘职位相关的经验，特别是专业技能方面的成就。 性格展示：展现出阳光积极的性格，让面试官对你产生好感。

2、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。

3、简历准备也是关键。确保简历突出个人优势，与申请职位所需知识相匹配。准备好面对实时问题场景，包括案例研究类型的问题。在准备面试时，更多考虑实际工作中的问题。最后，准备好提问面试官的问题，显示对岗位、组织和技术的兴趣。面试是双向交流，主动提出相关问题，表现出积极性。

4、准备数据分析师的面试，可以从以下几个方面进行： 熟悉数据分析流程 数据获取：了解常见的数据获取途径，如数据库查询、API接口调用、网络爬虫等，并能阐述在不同场景下如何选择合适的获取方式。 数据处理：掌握数据清洗、转换、规约等处理方法，能够描述在处理过程中可能遇到的常见问题及解决方案。

5、什么是Apache Spark？你能用任何特定的Hadoop版本构建“Spark”吗？定义RDD。其他相关工具 Apache ZooKeeper和Apache Oozie是什么？如何在Hadoop中配置“Oozie”作业？这些问题涵盖了Hadoop框架及其生态系统的多个方面，包括HDFS、MapReduce、Pig、Hive、HBaseSpark以及等，适合作为面试大数据工作时的复习材料。

大数据面试题汇总之Hive

1、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。

2、Hive架构包含四部分：1）用户接口（包括CLI、JDBC/ODBC、WEBUI），2）元数据（Metastore，包括表名、表所属的数据库、表的拥有者、列/分区字段等，通常推荐使用MySQL存储Metastore），3）Hadoop集群（用于存储和计算），4）Driver（包括解析器、编译器、优化器、执行器）。

3、大数据Hive面试题答案如何解决大数据Hive表关联查询中的数据倾斜问题？数据预处理：为数据量为空的情况赋予随机值。参数调整：启用hive.map.aggr = true和hive.groupby.skewindata=true，生成包含两个MapReduce作业的查询***，以随机分布数据并进行部分和最终聚合。

4、面试题一：如何解决大数据Hive表关联查询中的数据倾斜问题？数据倾斜是Hive表关联查询中的常见问题，主要由以下原因引起：数据分布不均、业务数据特性、建表时考虑不周以及SQL语句设计不合理。避免数据倾斜的一种方法是为数据量为空的情况赋予随机值。解决数据倾斜的策略包括参数调整和SQL语句优化。

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。

否：Hive 0.0版本后，简单查询无需MapReduce，通过Fetch task直接获取数据。Hive函数UDF、UDAF、UDTF的区别？UDF：单行输入单行输出。UDAF：多行输入单行输出。UDTF：单行输入多行输出。理解Hive桶表？桶表：通过哈希值将数据分到不同文件存储，用于抽样查询。

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。

Hive常见面试问题解答 Hive的排序关键字主要包括全局排序和局部排序。全局排序（order by）是对整个数据进行排序，但只有一个reduce任务处理，处理大数据量时效率较低，仅限于升序。

Hive建表优化 分区表：使用分区表能显著减少计算时的数据量。分区字段常用于WHERE子句中，以提高查询效率。此外，动态分区无需预先确定分区字段值，提供了更大的灵活性。 分桶表：分桶表提供了更精细的数据划分，有助于抽样和提高join效率。通过分桶，数据集被分解为更易管理的部分。

关于招聘面试题大数据分析，以及大数据面试题2021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。