大数据处理分析面试

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

简述信息一览：

• 1、数据分析技术面试常见问题
• 2、面试大数据工作要做好哪些准备?
• 3、大数据面试题及答案谁能分享一下

数据分析技术面试常见问题

1、基本操作包括增删改查等SQL基本语法：增：INSERT INTO （字段名） VALUES （值）；删：DELETE FROM WHERE ；改：UPDATE SET WHERE ；查：SELECT * FROM WHERE ；（2）查询的基本语法在基本操作基础上衍生出的高级用法：嵌套查询、组合查询、表连接。

2、面试题1：Python公式计算 给定a=8， b=3，计算 L1 = round（a/b， 2），并保留两位小数。

3、下面给你整理了一部分应聘数据分析师会遇到的问题：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。

4、我给你一组数据，如果要你做数据清洗，你会怎么做？实际上，这一道题中，面试官考核的是基本的数据清洗的准则，数据清洗是数据分析必不可少的重要环节。你可能看到这个数据存在 2 个问题：典韦出现了 2 次，张飞的数学成绩缺失。针对重复行，你需要删掉其中的一行。

5、AB测试是数据分析师面试中常见的高频问题。理解其概念、应用范围、如何执行以及如何分析结果是面试者需要掌握的关键技能。下面整理了7个常见的AB测试面试问题，希望能帮助大家更好地准备。0什么是AB测试？AB测试源自假设检验，用于评估不同版本的用户体验对用户行为的影响。

6、SQL数据分析面试题1：round函数 计算round（4%4， 2）的结果为（）A. 40 B. 0.4 C. 0.40 D. 4 解析：C。round函数对4%4的计算结果0.4进行四舍五入，保留两位小数，结果为0.40。通过深入理解这些问题，你可以更好地准备数据分析师的面试，展现你的专业知识和技能。

面试大数据工作要做好哪些准备?

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、提前了解、研究大数据与会计专业具体的工作需求。阅读应聘公司的简历和申请表，整理以往工作的证据进行更全面的应对面试，准备常见的大数据与会计面试的问题。选择合适的面试服装，并了解好公司近期的发展方向。

大数据面试题及答案谁能分享一下

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。

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。

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。

在大数据开发领域，快手提供了许多高频面试题来帮助求职者准备面试。以下是其中一些问题及答案，以提供直观理解。

面试题一：如何解决大数据Hive表关联查询中的数据倾斜问题？数据倾斜是Hive表关联查询中的常见问题，主要由以下原因引起：数据分布不均、业务数据特性、建表时考虑不周以及SQL语句设计不合理。避免数据倾斜的一种方法是为数据量为空的情况赋予随机值。解决数据倾斜的策略包括参数调整和SQL语句优化。

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