大数据的面试问题

本篇文章给大家分享大数据发展面试，以及大数据的面试问题对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据面试要准备哪些
• 2、想要面试大数据工作的50道必看题
• 3、面试大数据时要怎么准备

大数据面试要准备哪些

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。 职业规划：简要阐述你的职业规划，显示你对工作的热情和目标导向。

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。

掌握大数据工具和技术后，面试准备至关重要。首先，深入了解应聘公司和部门，浏览公司网站，获取其历史、文化和财务状况。准备好个人故事和简历，以展现个人品牌。其次，准备技术测试，研究公司进行的测试内容，面试当天着装得体，避免视觉印象偏见。准备提问和标准答案同样重要。

统计知识：掌握基本的统计学知识，包括概率分布、假设检验、方差分析等，这些在数据分析中至关重要。业务理解：展现你对业务场景的理解能力，能够基于数据提出有洞察力的见解和建议。在面试中，可以准备一些实际案例，说明你是如何运用数据分析解决业务问题的。

想要面试大数据工作的50道必看题

面试大数据工作的50道必看题如下：Hadoop基础 关系型数据库和HDFS的基本区别是什么？解释“大数据”，大数据的五个V是什么？什么是Hadoop及其组件？什么是HDFS和YARN？告诉我各种Hadoop守护进程及其在Hadoop集群中的作用。将HDFS与网络附加存储进行比较。列出Hadoop 1和Hadoop 2的区别。

答案：b） Client端将文件切分为Block，依次上传， c） Client只上传数据到一台DataNode，然后由NameNode负责Block***工作请注意，这些题目只是大数据面试中可能出现的一部分，实际面试中可能还会涉及更多关于大数据处理、分析、架构、算法等方面的知识。

答案：RDD，即Resilient Distributed Dataset，是Spark的基本数据抽象，代表一个不可变、可分区的并行计算***。RDD中的数据可在内存或磁盘中存储，分区的结构可动态调整。面试题4：列举并比较Spark中常用算子的区别。

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。 职业规划：简要阐述你的职业规划，显示你对工作的热情和目标导向。

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、统计知识：掌握基本的统计学知识，包括概率分布、假设检验、方差分析等，这些在数据分析中至关重要。业务理解：展现你对业务场景的理解能力，能够基于数据提出有洞察力的见解和建议。在面试中，可以准备一些实际案例，说明你是如何运用数据分析解决业务问题的。

4、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。

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。

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