大数据分析面试技术性问题有哪些

今天给大家分享大数据分析面试技术性问题，其中也会对大数据分析面试技术性问题有哪些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、大专大数据面试常问问题
• 3、大数据面试题及答案谁能分享一下
• 4、大数据开发人员面试常会被问什么问题?

基本的大数据面试问题和答案(50个)

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、HDFS组成架构 NameNode管理文件元数据，如路径、属性及块列表。DataNode存储文件块数据及校验和。Secondary NameNode定期备份NameNode元数据。2 HDFS优缺点 优点：适合大数据存储，缺点：不适合网盘应用。HDFS是分布式文件系统，用于存储文件，通过目录树定位文件。

大专大数据面试常问问题

关于大数据学历的问题，大数据学习不需要学历，但是从事大数据相关的工作要求是需要学历的.企业用人的最低学历要求便是统招大专；专科学历即使掌握了大数据分析技术，在就业市场上的核心竞争力比较低，所以专科的同学可以考虑尽快进行专升本的学习。

在大专层次学习大数据技术专业确实是一个不错的选择，它为学生的未来职业生涯提供了广阔的前景。选择专业的关键在于了解自己的兴趣和职业规划，而大数据作为一个当前蓬勃发展的领域，其就业前景尤为乐观。

不确定性：大数据是一个快速发展的领域，未来的就业方向和职业发展可能会让学生感到不确定。他们可能会担心自己的技能是否能够满足未来工作的需求，或者是否能够找到与大数据相关的工作机会。

学大数据需要什么学历 学习大数据不需要学历在校大学生，社会闲游人士，等等都可以学习，但是入职大数据职位就一样了。入学大数据门槛不是很高，但是大数据对于数学要求比较高，因此高中生学习起来不是很适合，大专及大专以上学历学员经过培训就可以入职大数据。

数据科学家：数据科学家是大数据领域中的高级职位，他们负责制定数据分析和挖掘的策略，并运用机器学习和统计模型来解决复杂的问题。他们需要具备数学统计、机器学习算法、数据建模等技能，能够使用工具如Python、R、TensorFlow等进行数据建模和预测分析。数据科学家通常就业于科技公司、金融机构等。

此问题的剖析 在回答这个问题之前，先对“在大专学计算机专业，就业前景如何？”这个问题，进行分解剖析。问题中，有三个关键词：“大专”、“计算机专业”、“就业”。1？大专：从客观的角度来看，在当前社会中，单看学历的话，如果是去公司就职，“大专”这个学历，的确没有太强的竞争力。

大数据面试题及答案谁能分享一下

1、答案：MapReduce由Map和Reduce两阶段组成，Map阶段对本地磁盘输出排序数据，Reduce阶段对数据进行归并排序，数据按key分组后交给reduce处理。在Hadoop x中排序无法避免，Hadoop x可通过关闭相关配置避免。

2、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。

3、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。

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。

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。

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。

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。

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。为什么要离开上家公司，其实面试官问这种问题的时候，就是在看你人品。未来几年的规划，回答这个问题的时候，不要说自己不知道、不清楚，会显得你这个人没有目标和方向。

关于大数据分析面试技术性问题，以及大数据分析面试技术性问题有哪些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。