大数据发展局招聘面试内容

xiaofei
大数据发展
2024-12-22 06:12:28
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本篇文章给大家分享大数据发展局招聘面试，以及大数据发展局招聘面试内容对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

1、面试大数据工作要做好哪些准备?
2、2021年大数据工程师面试内容包括哪些?
3、基本的大数据面试问题和答案(50个)
4、云上(江西)大数据发展有限公司资深解决方案经理面试经验
5、大数据开发人员面试常会被问什么问题?
6、开封政务服务和大数据管理局面试啥

面试大数据工作要做好哪些准备?

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。

（图片来源网络，侵删）

简历大家都知道面试一定要带简历，那么怎样才能制作出一份让面试官满意的简历呢。这里小编建议大家可以试试STAR法则，可以着重凸显出自己在数据分析项目中取得的成绩。另外简历一定要结合招聘要求来制作，与招聘要求的匹配度越高才更容易被hr发现，不要偷懒，用一份简历打天下。

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。

不同会员制的探讨。日活，人均使用时长下降了你怎么拆解分析。直播收入下降了怎么分析等等。关于数据分析师跳槽应该如何准备面试，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。

（图片来源网络，侵删）

2021年大数据工程师面试内容包括哪些?

1、数仓开发知识技能（1）Java是必问的，不过问的不深，把Javase部分吃透，足以应付Java部分的面试。（2）Hadoop生态，Yarn、Zookeeper、HDFS这些底层原理要懂，面试经常被问。（3）Mapreduce的shuffle过程这个也是面试被常问的。（4）Hbase和HIve，搞大数据这些不懂真的说不过去。

2、大数据包括的内容主要有：数据***：这是大数据的核心部分，包括各种结构化和非结构化的数据，如文本、图像、音频、***等。数据处理和分析技术：包括数据挖掘、机器学习、云计算等技术，用于从大数据中提取有价值的信息。

3、综上所述，大数据分析师的考试内容涵盖了数据库基础知识、编程语言、统计学基础、大数据技术、数据分析方法以及商业智能技术等多个方面，旨在全面评估考生的数据分析技能与知识结构。通过系统学习和实践，考生能够更好地掌握数据分析的理论与实践，为个人职业发展打下坚实基础。

4、数据处理：流式计算的storm， spark streaming、Hadoop、消息队列相关的如Kafka等；数据分析：HIVE、SPARK、基本算法、数据结构等；数据存储：HDFS等；数据挖掘：机器学习相关算法，聚类、时间序列、推荐系统、回归分析、文本挖掘、贝叶斯分类、神经网络等。

5、大数据工程师工作内容取决于你工作在数据流的哪一个环节。从数据上游到数据下游，大致可以分为：数据***集 - 数据清洗 - 数据存储 - 数据分析统计 - 数据可视化等几个方面工作内容当然就是使用工具组件（Spark、Flume、Kafka等）或者代码（Java、Scala等）来实现上面几个方面的功能。

6、数据科学：数据科学是研究如何从大数据中提取有用信息和洞察的学科，结合了统计学、机器学习、数据挖掘和可视化等领域的知识。数据分析：数据分析专注于收集、处理和分析大规模数据集，以识别模式、趋势和关联性，为企业和组织提供决策支持。

基本的大数据面试问题和答案(50个)

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、关于数据分析师常见的面试问题集锦你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。

6、面试题来源：在大数据面试中，关于Spark Streaming和Flink的区别是一个常见的问题。

云上(江西)大数据发展有限公司资深解决方案经理面试经验

公司招聘流程分为三轮：笔试、两轮面试，全部为线下进行。我出于试水的心态参加了此次招聘，但最终未能成功。笔试内容较为基础，包含单选题、多选题和主观题，主要考查江西数字***三年***、******购、立项流程、售前工具、方案编写、招投标、项目实施等知识。

云上江西大数据发展有限公司成立于2019年07月30日，法定代表人：曹成立，注册资本：50，000.0元，地址位于江西省南昌市红谷滩区九龙湖大道1388号绿地博览城3#商业办公楼17层。公司经营状况：云上江西大数据发展有限公司目前处于开业状态，公司拥有17项知识产权，目前在招岗位3个，招投标项目6项。

在知识产权方面，云上（江西）大数据发展有限公司拥有注册商标数量达到4个，软件著作权数量达到18个，专利信息达到9项。此外，云上（江西）大数据发展有限公司还对外投资了4家企业，直接控制企业1家。

大数据开发人员面试常会被问什么问题?

你自身的优点这个问题不仅仅是在大数据面试当中常常被问，在各行各业的面试中都经常出现。所以面试者要尽可能说一些和工作相关的优点，比如“学习能力强”“能抗住压力”等，再举一个自己之前工作的例子进行证明，这会让面试官觉得很真实。

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。大数据还使公司能够根据数据做出更好的业务决策。

你自身最大的优点是什么这个问题不限于大数据培训面试中，在各行各业的面试中经常出现。可是应聘者不清楚自己的优点是什么，甚至不少人喜欢说我最大的优点是没有缺点。如果面试官听到这样的回那么结果可能是被pass掉。

最后，面试中还可能涉及集群管理和运维知识，数据倾斜问题以及Spark JVM内存调优等高级技术问题，这些都是大数据开发工程师需要掌握的技能。总的来说，面试大数据开发工程师时，问题会围绕上述技术领域展开，求职者需要具备扎实的理论知识和丰富的实践经验，以应对不同公司和面试官提出的多样化问题。

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。利用主键序号缓存，相同序号的消息只会持久化一次。跨会话精准一次性通过事务机制保证。