面试大数据处理

文章阐述了关于面试大数据处理，以及面试大数据处理专业知识的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、面试大数据工作要做好哪些准备?
• 2、大数据(Hadoop)面试题及答案
• 3、面试官:百万数据的导入导出解决方案,怎么设计?

面试大数据工作要做好哪些准备?

1、Java语言对于大数据工程师而言，是最基础的必问知识点。Java基础你需要准备Java语言基础语法、Java***类的使用和底层代码的实现、Java多线程、Java虚拟机、Java网络等等。你在投递简历之前，要先确保自己对于这些知识都有一定的掌握，毕竟机会只会给有准备的同学。

2、首先，我觉得面试官有责任保证面试过程是一次高效的交流。你要获取到你需要的信息，对面试者做全方位的考量；面试者也要获取到他需要的信息，面试官（若面试成功很大可能是自己的上级）的水平，公司技术要求水平，自己是否适合这家公司，公司是否需要自己。

3、大数据面试简历这些要有：项目经验：在课程之外完成的项目，最能说明问题。因为如果你愿意花费自己的空闲时间完成一些项目，能显示出一个人对数据科学的热情，课外项目的完成，在一定程度上能够显示出你的能力。团队工作：展示团队项目以及所取得的结果是很重要的，最好是量化你在团队中发挥的作用。

4、数据分析面试都会有技术性问题，Excel+SQL+python/R这几样工具都是必考，关于这几样工具的理论、实操大家一定要详细掌握。数据分析的目的就是促进企业的业务增长，关于公司的业务方面，大家也要多多了解，一般面试官会根据公司业务做一个假设案例让你来进行数据分析。

大数据(Hadoop)面试题及答案

1、Sqoop：将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

2、答案：MapReduce由Map和Reduce两阶段组成，Map阶段对本地磁盘输出排序数据，Reduce阶段对数据进行归并排序，数据按key分组后交给reduce处理。在Hadoop x中排序无法避免，Hadoop x可通过关闭相关配置避免。

3、准备好面试了吗？以下是Hadoop面试中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。负责HDFS数据存储的是哪一部分？DataNode负责数据存储。SecondaryNameNode的目的是什么？帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode启动时间。

4、Hadoop-HDFS HDFS架构与组件。 启动Hadoop所需进程。 HDFS数据存储特性与策略。 HDFS副本管理与配置。 HDFS默认BlockSize与优化副本数量。 HDFS容错与数据恢复机制。 数据节点故障时的处理。 NameNode宕机及SecondaryNameNode工作原理。 Hadoop HA实现与脑裂问题。 HDFS小文件处理策略。

5、大数据和Hadoop几乎是同义词。随着大数据的兴起，专门用于大数据操作的Hadoop框架也开始流行。专业人士可以使用该框架来分析大数据并帮助企业做出决策。注意： 在大数据***访中通常会问这个问题。 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。

面试官:百万数据的导入导出解决方案,怎么设计?

1、综上所述，面对百万数据量的导入导出需求，通过选用适当的工具和方法，可以有效地提升数据处理效率，实现高效稳定的数据迁移。EasyExcel作为一种高效、灵活的解决方案，适用于处理大数据量的Excel文件操作，是解决此类问题的有力工具。

2、①考察应聘者综合素质问题，如最大的缺点优点。

3、要考量***购者的执行力，可将当前企业中的某个已经完成的大型***购任务拿出来做试题，让应聘者先阐述任务的实施***，人力、财力、物力、时间资源调动的思路，然后，面试官提出一些执行中常见的人、事、物方面的阻力困难，让应聘者继续给出克服阻力的方法。 如此往复几次，应聘者的执行力可一览无余。

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