大数据处理技术面试问题有哪些

xiaofei
大数据处理
2025-04-11 10:24:14
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简述信息一览：

1、想要面试大数据工作的50道必看题
2、大数据面试题及答案谁能分享一下
3、大数据Hive面试题(一)

想要面试大数据工作的50道必看题

面试大数据工作的50道必看题如下：Hadoop基础关系型数据库和HDFS的基本区别是什么？解释“大数据”，大数据的五个V是什么？什么是Hadoop及其组件？什么是HDFS和YARN？告诉我各种Hadoop守护进程及其在Hadoop集群中的作用。将HDFS与网络附加存储进行比较。列出Hadoop 1和Hadoop 2的区别。

Hadoop基础理解Hadoop版本区别：需明确Hadoopx、Hadoopx和x在架构、性能、功能等方面的主要差异。集群运行模式和瓶颈分析：了解Hadoop集群在不同运行模式下的工作原理，以及常见的性能瓶颈及其优化方法。

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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。

您对“大数据”一词有何了解？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，这就是使用特殊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。

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。

（图片来源网络，侵删）

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。

大数据面试题及答案谁能分享一下

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，这就是使用特殊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。大数据还允许公司***取数据支持的更好的业务决策。

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。

面试题十三：理解Hive桶表？桶表通过哈希值将数据分到不同文件存储，用于抽样查询。物理上，每个桶是一个文件，对应一个Reduce任务，桶表专用于抽样，不用于日常数据存储。面试题总结GitHub地址：欢迎加入知乎大数据学习圈子：LIMIT n语句，无需MapReduce作业，通过Fetch task获取数据。

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。

面试题来源：主要探讨Spark的工作机制，包括工作流程、调度流程、任务调度原理、任务提交和执行流程，以及Spark在YARN环境下的任务调度流程。此外，还会涉及Spark job提交过程、Spark On YARN流程中的Client与Cluster模式，以及Spark的执行机制。参考答案：Spark运行流程以SparkContext为总入口。