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。
答案：RDD，即Resilient Distributed dataset，是Spark的基本数据抽象，代表一个不可变、可分区的并行计算集合。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。
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。
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、可分区的并行计算集合。
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。
在Spark作业运行时，Driver进程起着核心作用。它作为主进程，包含main函数与SparkContext实例，是程序入口点。Driver负责向集群申请资源、向master注册信息，执行作业调度，解析作业、生成Stage并调度Task至Executor上。调度算法基于DAG，确保高效执行。
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。
Executor 端的堆内内存区域大致可以分为以下四大块：堆内内存的大小，由Spark应用程序启动时的 –executor-memory 或 spark.executor.memory 参数配置。
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、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。
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、Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL查询功能，学习成本低，适用于数据仓库分析，但不支持实时查询。与RDBMS相比，Hive在处理大规模数据、并行处理和分布式计算上具有优势，但在事务处理、复杂性管理和数据一致性方面相对较弱。
5、大数据Hive面试题答案如何解决大数据Hive表关联查询中的数据倾斜问题？数据预处理：为数据量为空的情况赋予随机值。参数调整：启用hive.map.aggr = true和hive.groupby.skewindata=true，生成包含两个MapReduce作业的查询计划，以随机分布数据并进行部分和最终聚合。
6、Kafka高级面试题2022答案：Kafka的基本概念和应用领域：Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。Kafka幂等性的理解：Producer的幂等性：指的是当发送同一条消息时，数据在Server端只会被持久化一次，确保数据不丢不重。
常见大数据公司面试问题有哪些?
1、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。
2、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。
3、答案：RDD，即Resilient Distributed Dataset，是Spark的基本数据抽象，代表一个不可变、可分区的并行计算集合。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、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。
5、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。
6、Veracity -Veracity是指可用数据的不确定性。由于大量数据带来不完整性和不一致性，因此产生了准确性。Value -价值是指将数据转化为价值。通过将访问的大数据转换为价值，企业可以创造收入。注意： 这是大数据访谈中提出的基本和重要问题之一。
大数据面试题汇总之数仓理论
大数据面试题汇总之数仓理论要点如下：数据仓库定义与区别：数据仓库是一个面向决策支持，用于提供商业智能和数据分析的大型数据库系统。与数据库的主要区别在于：数据库通常面向事务处理，数据频繁更新；而数据仓库面向主题，数据来源多样化，通过特定规则整合，主要用于分析和决策支持。
数据仓库分层的重要性 分层设计有助于清晰数据结构、简化数据使用、减少重复开发、理顺复杂数据关系及屏蔽原始数据影响。每一层都针对特定目的，如数据引入层用于存储原始数据，明细数据层提供详细数据，汇总数据层生成聚合指标，数据应用层用于个性化的数据分析。
数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、稳定的数据集合，用于支持管理决策。其核心在于解决企业数据孤岛和数据量大问题，集中存储、海量数据计算及支持SQL。与传统业务数据库相比，数据仓库更注重数据的综合性和提炼性，面向分析，辅助决策，采用星型模型或雪花模型。
数仓开发知识技能 （1）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。
本文汇集了互联网大厂在数据开发、数据分析、数仓等领域面试时常见的问题，并附上了参考答案。这些问题涵盖了炸裂函数、开窗函数、聚合函数开窗以及在线直播人数等方面。同时，还收录了近年来各大厂面试中频繁出现的连续问题。
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希望本篇文章《面试题大数据看法（面试题大数据看法是什么）》能对你有所帮助！
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