大数据面试题答案（大数据面试题答案大全）

本篇目录：

1、大数据开发人员面试常会被问什么问题?2、大数据技术Hadoop面试题3、「每日一道大数据面试题系列」spark如何调优4、面试问你们大数据项目的数据结构是怎样的

大数据开发人员面试常会被问什么问题?

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。

(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。(5)Mysql、Oracle和Postgres数据库操作要回，Sql要会写。

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。

大数据技术Hadoop面试题

1、---hdfs：分布式文件存储系统 ---yarn：分布式资源管理调度平台 ---mr：分布式计算引擎 介绍下hdfs？全称为Hadoop Distributed File System。

2、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。

3、大数据和Hadoop几乎是同义词。随着大数据的兴起，专门从事大数据操作的Hadoop框架也开始流行起来。专业人员可以使用该框架来分析大数据并帮助企业做出决策。注意： 这个问题通常在大数据访谈中提出。

「每日一道大数据面试题系列」spark如何调优

1、通过 Spark Web UI 通过Spark Web UI 来查看当前运行的 stage 各个 task 分配的数据量(Shuffle Read Size/Records)，从而进一步确定是不是 task 分配的数据不均匀导致了数据倾斜。

2、自定义规则CheckPartitionTable类，实现Rule，通过以下方式创建SparkSession。自定义规则CheckPartitionTable类，实现Rule，将规则类追加至Optimizer.batches： Seq[Batch]中，如下。

3、让面试官记住你的名字。很多人在介绍自己名字的时候仅仅只有简单的一句“我叫某某某”，直到你的自我介绍完毕，面试官也没有记住你的名字，如果后续的自我介绍中没有突出的表现，那么这样的自我介绍注定是失败的。

面试问你们大数据项目的数据结构是怎样的

1、因此，数据结构是进入大厂的重要门槛。总之，如果你想提高工作效率，进入更大的公司，数据结构和算法是你必须跨越的一道坎。

2、从逻辑结构来看：数组必须事先定义固定的长度(元素个数)，不能适应数据动态地增减的情况，即数组的大小一旦定义就不能改变。

3、第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。

4、尚硅谷大数据面试的一些基本问题总结如下：讲讲你做的过的项目。 项目里有哪些 难点重点注意点呢？讲讲多线程吧， 要是你，你怎么实现一个线程池呢？讲一下Mapreduce或者hdfs的原理和机制。map读取数据分片。

5、然后需要构造初始堆，则从最后一个非叶节点开始调整，调整过程如下：第一步：找到最后一个组（非叶节点）， 左节点8 pk 擂主3 ，左孩子8胜利！然后3和8互相调换位置。 败者3 没有子节点，结束比赛。从右到左。

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