大数据面试题以及答案整理一

本篇文章给大家分享大数据处理方法面试，以及大数据面试题以及答案整理一对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据Hive面试题(一)
• 2、大数据开发面试必问:Hive调优技巧系列二
• 3、大数据开发面试必问:Hive调优技巧系列一
• 4、大数据分析面试题库有哪些?

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。

分桶表操作创建分桶表查看表结构导入数据查询分桶数据注意：reduce设置、避免本地文件问题、避免使用本地模式、插入数据方式。2 抽样查询对于大数据集，可使用抽样查询获取代表性结果。3 文件格式优化Hive支持多种文件格式。列式存储和行式存储各有优势。

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。

大数据开发面试必问:Hive调优技巧系列二

1、这种情况有两种可能：一是上游表文件大小分布不均，小文件过多，导致数据分布不均匀；二是Map端在聚合操作中，某些MapInstance处理的某个值特别多，导致长尾现象。

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、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。

4、性能优化：如数据倾斜问题，可通过调整分区和分桶策略，以及mapjoin优化join操作。Hive的元数据管理由Metastore负责，支持多种存储方式，如内存数据库derby（轻量但不稳定）和mysql（持久化但查看方便）。面试时可能涉及的复杂问题，如窗口函数应用、连续登录查询、聚合函数使用等，都需要深入理解。

5、大数据组件参数调优内容整理如下：HIVE小文件优化 合并map前小文件，增大map输出数据量，使用CombineHiveInputFormat并设置mapred.max.split.size和mapred.min.split.size.per.node，分别控制split大小上限和每个节点的最小split大小。

大数据开发面试必问:Hive调优技巧系列一

分区表基本操作创建分区表语法查询分区表数据增加分区删除分区查看分区表分区数思考：面对大量日志数据，如何合理拆分？2 动态分区动态分区无需预先确定分区字段值，Hive提供类似机制。需进行配置。2 分桶表分桶表在数据管理中提供更精细的划分，方便抽样和提高join效率。

Hive SQL通过解析器、语义分析器、逻辑***生成器、物理***生成器和优化器，逐步转换为MapReduce任务。解析器解析SQL语法，语义分析器生成QueryBlock，逻辑***生成器转化为OperatorTree，逻辑优化器进行变换减少不必要的操作，物理***生成器将OperatorTree转换为MapReduce任务，最终生成优化的执行***。

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。

性能优化：如数据倾斜问题，可通过调整分区和分桶策略，以及mapjoin优化join操作。Hive的元数据管理由Metastore负责，支持多种存储方式，如内存数据库derby（轻量但不稳定）和mysql（持久化但查看方便）。面试时可能涉及的复杂问题，如窗口函数应用、连续登录查询、聚合函数使用等，都需要深入理解。

大数据组件参数调优内容整理如下：HIVE小文件优化 合并map前小文件，增大map输出数据量，使用CombineHiveInputFormat并设置mapred.max.split.size和mapred.min.split.size.per.node，分别控制split大小上限和每个节点的最小split大小。

大数据分析面试题库有哪些?

1、对于大数据分析面试题库，让我们从一些基础但重要的问题开始。第一个问题涉及数字表达，十根手指，每根手指有两种状态：屈起和伸展，这样我们可以表示多少个数字？答案是2的10次方，即***。这个数字在计算机领域非常常见，比如1兆字节等于***千字节。

2、Java基础篇 问题：HashMap的底层实现原理 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。

3、您对大数据一词有什么了解？ 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。

4、Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL查询功能，学习成本低，适用于数据仓库分析，但不支持实时查询。与RDBMS相比，Hive在处理大规模数据、并行处理和分布式计算上具有优势，但在事务处理、复杂性管理和数据一致性方面相对较弱。

5、面试题来源：可1）Spark内存管理的结构；2）Spark的Executor内存分布（参考“内存空间分配”）堆内和堆外内存规划 作为一个JVM 进程，Executor 的内存管理建立在JVM的内存管理之上，Spark对JVM的堆内（On-heap）空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。

6、大数据开发-Hadoop面试题总结本文为您提供全面的Hadoop面试题整理，涵盖基础、HDFS、MapReduce、YARN四个部分，几乎囊括了Hadoop面试中常考的大部分题目，助您轻松应对面试。Hadoop-基础 理解Hadoopx、Hadoopx和x的区别。 集群运行模式和瓶颈分析。 Hadoop生态圈与生态系统。

关于大数据处理方法面试，以及大数据面试题以及答案整理一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。