大数据技术专科面试题目

今天给大家分享大数据技术专科面试题目，其中也会对大数据技术专科面试题目汇总的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、50个最受欢迎的大数据面试问题
• 2、常见大数据公司面试问题有哪些?
• 3、面试题-关于大数据量的分布式处理
• 4、快手大数据开发高频面试题及答案
• 5、大数据面试题集锦-Hadoop面试题(一)

50个最受欢迎的大数据面试问题

1、以下是50个最受欢迎的大数据面试问题的简要汇总：基本概念类问题：定义大数据，并解释它如何帮助公司决策。详细解释大数据的五个V：Volume、Variety、Velocity、Value、Veracity。经验相关问题：分享你的大数据经验，以及你在项目中的贡献。谈论数据准备和模型选择，解释你如何平衡两者。

2、一些使用大数据分析来增加收入的受欢迎的公司是-沃尔玛，LinkedIn，Facebook，Twitter，美国银行等。

3、面试题3：解释RDD在Spark中的定义。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。

4、大数据面试中常见的问题总结如下：Hive面试问题： Hive中by的不同用法：主要考察ORDER BY、SORT BY、DISTRIBUTE BY、CLUSTER BY等关键字的区别和使用场景。 静态分区和动态分区的区别及应用场景：静态分区在加载数据时分区列的值已经确定，而动态分区在加载数据时分区列的值是动态确定的。

常见大数据公司面试问题有哪些?

大数据面试中常见的问题总结如下：Hive面试问题： Hive中by的不同用法：主要考察ORDER BY、SORT BY、DISTRIBUTE BY、CLUSTER BY等关键字的区别和使用场景。 静态分区和动态分区的区别及应用场景：静态分区在加载数据时分区列的值已经确定，而动态分区在加载数据时分区列的值是动态确定的。

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。

以下是50个最受欢迎的大数据面试问题的简要汇总：基本概念类问题：定义大数据，并解释它如何帮助公司决策。详细解释大数据的五个V：Volume、Variety、Velocity、Value、Veracity。经验相关问题：分享你的大数据经验，以及你在项目中的贡献。谈论数据准备和模型选择，解释你如何平衡两者。

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。

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。

面试题-关于大数据量的分布式处理

1、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。

2、Flink是一个分布式流处理框架，支持实时处理和批处理，具有低延迟、高吞吐和高可用性。它提供Java、Scala和Python等多种API，由JobManager、ResourceManager、TaskManager和Dispatcher组成，协同工作以高效处理海量流式数据。

3、大数据面试中常见的问题总结如下：Hive面试问题： Hive中by的不同用法：主要考察ORDER BY、SORT BY、DISTRIBUTE BY、CLUSTER BY等关键字的区别和使用场景。 静态分区和动态分区的区别及应用场景：静态分区在加载数据时分区列的值已经确定，而动态分区在加载数据时分区列的值是动态确定的。

4、Hadoop面试题汇总：MapReduce是什么：MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，它将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。MapReduce的核心思想：并行处理：实现海量数据的并行处理，提高效率。

5、总之，相对于其他，你应该会更喜欢序列，Avro和Parquet文件格式；序列文件用于原始和中间存储，Avro和Parquet文件用于处理。

快手大数据开发高频面试题及答案

1、当数据量很大的时候，count（distinct uid）计算失败怎么办？解决方案有二：一是使用数据库函数优化，如使用`APPROX_COUNT_DISTINCT`替代`COUNT（DISTINCT uid）`以减少计算量；二是***用分桶或分批处理策略，将大数据集分割成多个子集进行计算。

2、答案：快手的播放量计算方式主要基于用户观看***的次数，当用户观看***时，播放量会相应增加。解释：快手作为一个短***平台，用户上传的***会被其他用户观看。当用户观看某个***时，该***的播放量会增加。快手的播放量计算主要依赖于用户观看***的次数，而不是完整观看***的时长。

3、你好，关于你的问题，希望以下问题对你有用：大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

4、根据***上的价格显示，黑马系统的课程费用范围大概在1万元到3万元之间。具体课程费用取决于所选择的课程种类、授课方式、课程时长等因素。同时，黑马也会不定期的推出一些优惠活动，例如打折、优惠码等，学员可以关注***或者咨询客服了解最新的优惠信息。

5、快手二轮面试当天不会有结果。快手 快手是北京快手科技有限公司旗下的产品。快手的前身，叫“GIF快手”，诞生于2011年3月，最初是一款用来制作、分享GIF图片的手机应用。2012年11月，快手从纯粹的工具应用转型为短***社区，用于用户记录和分享生产、生活的平台。

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大数据面试题集锦-Hadoop面试题(一)

Hadoop面试题汇总：MapReduce是什么：MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，它将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。MapReduce的核心思想：并行处理：实现海量数据的并行处理，提高效率。

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。

HDFS文件写入和读取流程涉及客户端与NameNode和DataNode之间的交互。写入流程包括客户端请求上传文件至NameNode，NameNode检查文件和目录是否存在，然后将上传请求分发至多个DataNode，客户端逐级上传数据。读取流程则是客户端向NameNode请求文件位置，NameNode提供文件存储的DataNode信息，客户端从DataNode读取数据。

大数据（Hadoop）面试题及答案概要 Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统框架，旨在处理海量数据的存储和计算。它以四个主要优势——高可靠性、高扩展性、高效性和高容错性，为核心特性。Hadoop技术生态体系包括Sqoop、Flume、Kafka、Spark、Flink等工具，它们在数据处理的不同环节中发挥关键作用。

关于大数据技术专科面试题目，以及大数据技术专科面试题目汇总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。