大数据分析面试数学题答案

接下来为大家讲解大数据分析面试数学题答案，以及大数据相关面试题涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据面试流程是怎么样的
• 2、【大数据】Hive常见面试题
• 3、大数据面试题及答案谁能分享一下
• 4、大数据面试题集锦-Hadoop面试题(二)-HDFS
• 5、【ElasticSearch面试】10道不得不会的ElasticSearch面试题

大数据面试流程是怎么样的

大数据面试流程通常包括以下几个关键环节，旨在全面评估应聘者的专业技能、项目经验以及综合素质： 初步筛选与简历评估 答案：面试流程通常从提交简历开始，企业的人力资源部门或技术团队会对简历进行初步筛选，重点关注应聘者的教育背景、专业技能、项目经验以及与大数据相关的技术栈掌握情况。

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。

招聘流程 云上大数据发展有限公司的招聘流程包括三轮：笔试和两轮面试，且全部为线下进行。笔试内容 笔试内容较为基础，涵盖了单选题、多选题和主观题。 主要考查的知识点包括江西数字***三年***、******购、立项流程、售前工具、方案编写、招投标、项目实施等。

Spark的任务执行流程如下：任务提交与初始化：当Spark应用程序提交后，SparkSubmit进程会与Master节点进行通信。构建运行环境并启动SparkContext，这是Spark作业的总入口。SparkContext会向资源管理器注册，并申请执行所需的资源。资源分配与Executor启动：资源管理器根据请求分配Executor资源。

【大数据】Hive常见面试题

Hive常见面试题答案如下：排序关键字：全局排序：使用order by关键字，对整个数据集进行排序，但仅支持升序，且只有一个reduce任务处理，处理大数据量时效率较低。局部排序：使用sort by关键字，在数据进入reduce阶段前完成排序，可以根据指定字段将数据分配到不同的reduce任务中，每个reduce内部再进行排序。

SQL优化：减少数据集大小，利用分区表避免全表扫描，优化JOIN操作。谓词下推与Map端聚合：利用谓词下推减少后续数据处理量，开启Map端聚合功能减少数据传输量。Hive合并输入格式：设置Hive合并输入格式，在执行map前合并文件。小文件合并：通过Hive生成的MR任务合并小文件，提高处理效率。

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。

Hive的sort by和order by的区别在于，order by会进行全局排序，只有一个reduce任务，数据量大时处理速度慢；而sort by不进行全局排序，仅保证每个reduce任务内的数据有序，不能确保全局排序，需设置mapred.reduce.tasks大于1。希望这些关于Hive的面试题能帮助你更好地准备面试。

Hive面试必备题答案：Hadoop中两个大表实现JOIN的操作：通常使用MapReduce任务进行JOIN操作。可以利用Hive的分布式计算能力，将JOIN操作拆分为多个MapReduce任务。常用的JOIN策略包括Reduce Side Join和Map Side Join。

在数据分析面试中，面试官常问到关于Hive的优化与常见问题。本文将重点讨论Hive的数据倾斜优化及常见面试题。Hive本质是一种分布式系统，因此在进行分布式操作时，会涉及shuffle过程，这种过程不可避免地会导致数据倾斜。

大数据面试题及答案谁能分享一下

Hive常见面试题答案如下：排序关键字：全局排序：使用order by关键字，对整个数据集进行排序，但仅支持升序，且只有一个reduce任务处理，处理大数据量时效率较低。局部排序：使用sort by关键字，在数据进入reduce阶段前完成排序，可以根据指定字段将数据分配到不同的reduce任务中，每个reduce内部再进行排序。

以下是Hadoop面试中关于HDFS部分可能出现的问题及答案： HDFS中的block默认保存几份？ 默认保存3份。 HDFS默认BlockSize是多大？ 默认64MB，但在Hadoop x版本中默认大小是128MB。 负责HDFS数据存储的是哪一部分？ DataNode负责数据存储。

大数据Spark常见面试题汇总的答案如下：Spark Driver的作用：Spark Driver是作业的主进程，拥有main函数和SparkContext实例。负责资源申请、向master注册信息。负责作业调度，包括DAGScheduler和TaskScheduler的任务分配。Spark的部署模式：本地模式：适用于开发和测试环境。

大数据面试题集锦-Hadoop面试题(二)-HDFS

HDFS中的block默认保存几份？ 默认保存3份。 HDFS默认BlockSize是多大？ 默认64MB，但在Hadoop x版本中默认大小是128MB。 负责HDFS数据存储的是哪一部分？ DataNode负责数据存储。

在HDFS中，文件物理上是分块存储的，块的大小可以通过配置参数（ dfs.blocksize）来规定。默认大小在hadoopx版本中是128M，老版本中是64M。块大小不能设置得太小或太大。块的大小应足够大以减少寻址开销，同时考虑到磁盘传输速率。

大数据和Hadoop几乎是同义词。随着大数据的兴起，专门从事大数据操作的Hadoop框架也开始流行起来。专业人员可以使用该框架来分析大数据并帮助企业做出决策。注意： 这个问题通常在大数据访谈中提出。 可以进一步去回答这个问题，并试图解释的Hadoop的主要组成部分。

Hive常见面试题答案如下：排序关键字：全局排序：使用order by关键字，对整个数据集进行排序，但仅支持升序，且只有一个reduce任务处理，处理大数据量时效率较低。局部排序：使用sort by关键字，在数据进入reduce阶段前完成排序，可以根据指定字段将数据分配到不同的reduce任务中，每个reduce内部再进行排序。

【ElasticSearch面试】10道不得不会的ElasticSearch面试题

以下是10道不得不会的ElasticSearch面试题的答案：公司集群架构、索引数据大小与分片数量以及优化方法：集群架构：节点数量、分片数与副本数根据公司具体使用情况进行设置，通常适当放大是可行的。

更新与删除文档后，旧版本的文档在查询时会被过滤掉。大数据量聚合实现：ElasticSearch 通过 cardinality 度量提供近似聚合，基于 HLL 算法估计字段的唯一值数量，具有可配置的精度和内存使用效率。

Query Then Fetch：首先进行初步查询，获取符合条件的文档 ID；然后 Fetch 阶段根据文档 ID 获取文档内容。 Elasticsearch 如何保证读写一致性？通过版本控制和集群一致性级别来实现读写一致性。 Elasticsearch 的集群选举机制是怎样的？通过 Ping 和 Unicast 机制，确保 Master 节点选举的稳定性。

集群选主：由ZenDiscovery模块负责，通过节点间通信和投票机制确保Master选举的稳定性。高可用性：通过主副分片、translog等机制确保数据的高可用性和容错性。这些内容是ElasticSearch面试中常见的考点，掌握这些基本概念和机制对于理解和使用ElasticSearch至关重要。

调整JVM的垃圾回收策略，避免频繁的Full GC。监控GC日志，确保GC不会严重影响系统性能。Elasticsearch实现Master选举的过程？基于Zen Discovery机制，通过节点间的通信和投票实现Master选举。简介Elasticsearch？Elasticsearch是一个基于Lucene的开源搜索引擎，支持全文搜索、结构化搜索、分析以及这三者的组合。

当集群 master 候选数量不小于 3 个时，可以通过设置最少投票通过数量（discovery.zen.minimum_master_nodes）超过所有候选节点一半以上来解决脑裂问题； （3）当候选数量为两个时，只能修改为唯一的一个 master 候选，其他作为 data节点，避免脑裂问题。

关于大数据分析面试数学题答案，以及大数据相关面试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。