大数据处理分析相关面试

接下来为大家讲解大数据处理分析相关面试，以及大数据相关面试题涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、常见大数据公司面试问题有哪些?
• 2、面试题-关于大数据量的分布式处理
• 3、大厂数据分析面试题,大数据结构化面试?
• 4、大数据面试题:Spark的任务执行流程
• 5、大数据开发工程师面试主要面试哪些内容?

常见大数据公司面试问题有哪些?

1、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。

2、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。

3、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。

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、MapReduce不能产生过多小文件的原因是默认情况下，TextInputFormat切片机制会将文件作为单独的切片交给MapTask处理，导致产生大量小文件和MapTask，处理效率低下。优化策略包括在数据处理的最前端合并小文件或使用CombineFileInputformat进行切片。

3、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。

4、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。

5、HDFS是分布式文件系统，用于存储文件，通过目录树定位文件。4 HDFS的存储机制 HDFS对文件切割后分布存储，优化处理数据，满足大文件存储与计算需求。5 HDFS的副本机制 文件Block在多个副本中保存，提供容错机制，副本丢失自动恢复。

6、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。

大厂数据分析面试题,大数据结构化面试?

熟悉数据结构原理，复杂的项目无需为需求实现原理而烦恼。优化能力提升 随着了解的加深，能够发现与工作中数据结构特性相违背的代码，并具有优化修改的能力。提高面试成功率 学习50%以上互联网公司数据结构的面试问题纲领，提高面试合格率。

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。

你知道使用在统计或者计算科学中的“经验法则”吗？或者在商业分析中。

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。

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。

传统数据基础设施：主要使用存储在高端和昂贵硬件中的“structured data，结构化数据”主要处理为ETL批处理作业，用于将数据提取到RDBMS和数据仓库系统中进行数据挖掘，分析和报告，以进行关键业务决策。主要处理以千兆字节到兆字节为单位的数据量。

大数据面试题:Spark的任务执行流程

当程序提交后，SparkSubmit进程与Master通信，构建运行环境并启动SparkContext。SparkContext向资源管理器（如Standalone、Mesos或YARN）注册并申请执行资源。2）资源管理器分配Executor资源，Standalone模式下通过StandaloneExecutorBackend启动Executor。Executor运行状态会定期上报给资源管理器。

答案：Spark运行流程涉及任务提交、调度、执行和结果收集。应用通过SparkContext启动，创建RDD，然后通过一系列转换和行动算子执行计算任务，最后收集结果。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***。

理解Spark的运行机制是关键，主要考察Spark任务提交、资源申请、任务分配等阶段中各组件的协作机制。参考Spark官方工作流程示意图，深入理解Spark运行流程。Spark运行模式 Spark运行模式包括Local、Standalone、Yarn及Mesos。其中，Local模式仅用于本地开发，Mesos模式在国内几乎不使用。

Spark的运行流程可以分为几个步骤：首先，driver（用户编写的Spark程序）创建SparkContext或SparkSession，并与Cluster Manager通信，将任务分解成Job。Job由一系列Stage组成，Stage之间的执行是串行的，由shuffle、reduceBy和save等操作触发。

SortShuffleManager在Spark 2引入，它改进了数据的处理流程。在Shuffle阶段，数据写入内存结构，当内存结构达到一定大小时（默认5M），内存结构会自动进行排序分区并溢写磁盘。这种方式在Shuffle阶段减少了磁盘小文件的数量，同时在Shuffle Read阶段通过解析索引文件来拉取数据，提高了数据读取的效率。

大数据开发工程师面试主要面试哪些内容?

在数据仓库方面，建模和数据模型的问题是面试的重要内容，能够说明求职者理解数据结构与分析。对于偏向数仓开发的岗位，更深入的技术问题会涉及到SparkSql和SparkStreaming的底层原理、内核和任务提交过程，以及与MapReduce的对比。

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。

最后，Hive的存储格式、join操作原理以及parquet文件的优势也是常考内容。对于面试者来说，熟悉这些基础知识，能有效提升面试表现。如果你觉得这篇文章有所帮助，不妨收藏并给予支持，你的反馈是我们持续更新的动力。持续关注【大数据的奇妙冒险】公众号，获取更多实用内容。

部署大数据解决方案的第一步是数据提取，即从各种来源提取数据。数据源可以是像Salesforce这样的CRM，像SAP这样的企业资源规划系统，像MySQL这样的RDBMS或任何其他日志文件，文档，社交媒体源等。数据可以通过批处理作业或实时流来提取。然后将提取的数据存储在HDFS中。

大数据工程师 = 系统工程 + 大规模数据处理 + 数据分析 + 机器学习 + 商业智能 大数据工程师首先是一个系统工程师，也是一个软件工程师。

关于大数据处理分析相关面试，以及大数据相关面试题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。