2021大数据面试

接下来为大家讲解大数据和发展面试题及答案，以及2021大数据面试涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据分析面试题库有哪些?
• 2、大专大数据面试常问问题
• 3、大数据岗位Spark面试题整理附答案
• 4、大厂数据分析面试题,大数据结构化面试?
• 5、大数据(Hadoop)面试题及答案

大数据分析面试题库有哪些?

1、随着越来越多的公司倾向于大数据运营，人才需求达到历史最高水平。这对你意味着什么？如果您想在任何大数据岗位上工作，它只能转化为更好的机会。您可以选择成为数据分析师，数据科学家，数据库管理员，大数据工程师，Hadoop大数据工程师等。 在本文中，慧都网将介绍与大数据相关的前10大数据面试问题。

2、面试题7：讨论Spark中窄依赖与宽依赖的区别。答案：RDD与父RDD之间的依赖关系分为窄依赖与宽依赖。窄依赖指单个父RDD分区最多被一个子RDD分区使用；宽依赖则指多个子RDD分区依赖于同一父RDD分区。总结，以上是大数据岗位中常见的Spark面试题及解有助于强化对Spark关键概念的理解与应用。

3、数据一致性检查与维护 fsck是HDFS的检查工具，用于检测数据完整性问题，确保数据一致性。在面试中，不仅要熟悉这些概念，还要能清晰地阐述自己的经验，例如： 实战经验与问题准备 分享你的项目经验，强调成功案例，同时准备针对大数据分析、配置管理等的专业问题和答案。

4、面试题-关于大数据量的分布式处理 题目：生产系统每天会产生一个日志文件F，数据量在5000W行的级别。文件F保存了两列数据，一列是来源渠道，一列是来源渠道上的用户标识。文件F用来记录当日各渠道上的所有访问用户，每访问一次，记录一条。

5、NameNode辅助NameNode。HAnamenode是如何工作的？ZKFailoverController负责健康监测、会话管理、master选举等，实现NameNode的健康状态检查和选举。更多面试经验和题库关注公众号张飞的猪大数据分享。往期文章涵盖数据仓库的各个方面，如数据仓库的定义、与传统数据库的区别、建模、分层设计和数据治理等。

大专大数据面试常问问题

同时，不断学习和掌握新的技术和趋势也是很重要的，比如云计算、大数据、人工智能等领域。其次，实践经验对于找工作来说非常重要。你可以通过参与实际项目、自己动手实践或者参加开源项目等方式积累经验。在实践中锻炼自己的编程能力和解决问题的能力，积累项目经验和管理经验。

这些课程旨在培养学生处理和分析大规模数据集的能力，以及利用数据进行预测和决策的技能。 实践课程除了理论学习，实践课程对于大数据专业的学生来说同样重要。这可能包括大数据实验、项目实训、企业实习等。通过这些实践活动，学生可以将所学理论知识应用于实际问题中，提高解决问题的能力。

包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。

如果确实已经想明白了，明确知道这两个专业之间的差别，做好决定就开始着手准备转专业的事情。成年人要学会自己做决定并且能够付诸于行动，不要天马行空，如果已经想好了，就现在开始着手努力。如果错过了转专业的机会，可以在考研时重新选择一次。

学生需要掌握常见的数据分析方法，如聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等，以及相应的数据分析工具和算法，此外学生还需了解数据挖掘中的数据隐私保护和安全性问题。

大数据岗位Spark面试题整理附答案

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。

参考答案：Spark运行流程以SparkContext为总入口。在SparkContext初始化时，Spark创建DAGScheduler和TaskScheduler以进行作业和任务调度。运行流程概览如下：1）当程序提交后，SparkSubmit进程与Master通信，构建运行环境并启动SparkContext。SparkContext向资源管理器（如Standalone、Mesos或YARN）注册并申请执行资源。

大厂数据分析面试题,大数据结构化面试?

1、国家统计局调查总队面试考情 面试形式：一般***用结构化面试的形式，2013年以前***用普通结构化题，2014—2016年***用材料题。面试题量：每天一套题，每套四道题目。面试时间：场外看材料15分钟，场内答题20分钟，时间包干制。

2、结构化面试怎么准备，教资面试结构化问答问题分为以下几个部分：自我认知类，突***况类，综合分析类，***组织类和时政类。除了时政需要结合当年时政要点，大量背诵外。其他类型的考题都可以总结出答题模板。不同种类，答题思路也不全是一样的，要具体问题具体分析，备考过程中多积累。

3、面试方式一 结构化面试：也称标准化面试，是相对于传统的经验型面试而言的，是指按照事先制定好的问题一一发问，并按照标准格式记下面试者的回答和对他的评价的一种面试方式。

4、在班级管理过程中，由于性格和兴趣爱好等原因，班级内不可避免地会出现一些小群体，如果我的班级里出现了小群体，我会从以下几个方面进行解决。首先，我会本着民主尊重的原则，根据具体情况具体分析。

5、不好进。鲁南大数据中心招聘***取笔试加面试的方法进行选拔，3：1进入面试环节，面试***用结构化面试的方法，主要考察应聘者的临场反应能力，和综合素质不好进。该公司是山东省第三个互联网一级节点的数据中心，与济南、青岛形成省内三极并举的大数据中心格局。

大数据(Hadoop)面试题及答案

1、数据一致性检查与维护 fsck是HDFS的检查工具，用于检测数据完整性问题，确保数据一致性。在面试中，不仅要熟悉这些概念，还要能清晰地阐述自己的经验，例如： 实战经验与问题准备 分享你的项目经验，强调成功案例，同时准备针对大数据分析、配置管理等的专业问题和答案。

2、查看节点状态、更新配置以及查看队列信息。 生产核心参数 YARN的核心参数对于生产环境的优化至关重要，包括队列容量、优先级、节点标签等。 YARN面试题 面试中常涉及的问题包括YARN的主要作用、结构、资源调度器、组件作用、容器概念、执行流程等。理解这些内容对于面试准备和掌握YARN技术非常关键。

3、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。

4、大数据面试中，常见的问题涵盖了Hadoop的核心组件和功能，包括HDFS的写、读流程、体系结构、故障恢复机制、YARN资源调度、Hive数据处理优化以及Spark、Kafka、HBase等技术的理解。

5、其实不管是哪家公司面试，都是根据你的简历来对你进行提问，所以自己简历上面写的知识点都要全部对答如流。还有慎用精通这样的字眼，工作五年以上的人，也不敢说自己对哪一方面能够达到精通的地步。尚硅谷大数据面试的一些基本问题总结如下：讲讲你做的过的项目。

6、Hive是什么？跟数据仓库区别？Hive是由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具；Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。Hive的本质是将HQL转化成MapReduce程序。

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