大数据技术与应用专业面试

今天给大家分享大数据技术与应用专业面试，其中也会对大数据应用面试题的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、基本的大数据面试问题和答案(50个)
• 2、大数据开发工程师面试主要面试哪些内容?
• 3、面试大数据时要怎么准备

基本的大数据面试问题和答案(50个)

大数据的本质与特性 大数据是处理海量、高速增长和多样性的数据，以提取价值和驱动业务决策的关键工具。其五大特征，Volume（数据量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Veracity（准确性）和Value（价值），是理解其核心的关键。

你还有什么问题要问我们？回答技巧：提前准备一些与公司和职位相关的问题，展示自己的兴趣和主动性。2 你对面试的整体感受如何？回答技巧：积极表达对面试过程和公司的好感，展示自己的积极态度。2 你对自己的表现满意吗？回答技巧：客观评价自己的表现，强调自己的努力和准备。

答案：使用coalesce（）和repartition（）方法降低并行度，新增并行度为1的任务合并小文件。Flink篇 问题：Flink实现流批一体 答案：Flink通过一个引擎支持DataSet和DataStream API，实现计算上的流批一体。Kafka篇 问题：Kafka实现精准一次性 答案：0.11版本后引入幂等性，确保重复数据只持久化一条。

大数据开发工程师面试主要面试哪些内容?

在面试中要介绍自己对于团队精神的认知 面试过程之中有一些招聘方会问到团队精神的问题，但有一些则不会问到这方面的问题，但不会问到这样问题的招聘人员并不表示他对于这样的问题并不关注，要知道在大数据开发技术方面，很多地方都是需要团队协作的。

在大数据时代，Hive成为了数据仓库工具的主流选择，不仅因其强大的数据处理能力，也因其在大数据开发工程师面试中的重要地位。今天，我们就来探讨一些关于Hive的面试题，帮助你更好地准备面试。

首先，个人基本信息要简明扼要，包括姓名、年龄、教育背景和求职意向。例如：“我叫张三，今年25岁，毕业于北京大学计算机科学与技术专业，现寻找前端开发工程师的职位。”接着，教育背景部分要强调与目标职位相关的内容。

为什么考察Elasticsearch？Elasticsearch是一个近实时的搜索平台，在大数据生态系统中占据重要地位。理解其基本原理和概念，对数据分析工作中排查问题大有裨益，并有利于与他人有效沟通。精选题型 Elasticsearch基于Lucene，具有分布式多用户能力，通过RESTful web接口提供实时搜索、高性能计算功能。

进入大数据时代，大数据技术成为互联网发展的重要驱动力，大数据开发工程师的薪资也成为了行业内高薪的象征。为了成为这个领域的专业人才，掌握Hadoop、Hive、Storm、Spark、Scala等核心技术成为了必要条件。这些技术知识点已经成为大数据工程师在求职过程中面试的必考点。

面试大数据时要怎么准备

在大数据面试中，准备得当至关重要。首先，你需要确保一个有效的自我介绍，这包括清晰地传达你的名字，尤其是让面试官印象深刻。重点突出与应聘职位相关的经验，尤其是专业技能。展现出阳光积极的性格，让面试官对你留下好印象。同时，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。

提前了解、研究大数据与会计专业具体的工作需求。阅读应聘公司的简历和申请表，整理以往工作的证据进行更全面的应对面试，准备常见的大数据与会计面试的问题。选择合适的面试服装，并了解好公司近期的发展方向。

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。

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。

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