转大数据面试（大数据岗位面试问题）

大数据面试题及答案谁能分享一下

1、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。

2、准备好面试了吗？以下是Hadoop面试中可能出现的问题及答案。HDFS中的block默认保存几份？默认保存3份。HDFS默认BlockSize是多大？默认64MB。负责HDFS数据存储的是哪一部分？DataNode负责数据存储。SecondaryNameNode的目的是什么？帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode启动时间。

3、面试题十三：理解Hive桶表？桶表通过哈希值将数据分到不同文件存储，用于抽样查询。物理上，每个桶是一个文件，对应一个Reduce任务，桶表专用于抽样，不用于日常数据存储。面试题总结GitHub地址：欢迎加入知乎大数据学习圈子：LIMIT n语句，无需MapReduce作业，通过Fetch task获取数据。

4、HadoopYARN YARN背景、优势与解决的问题：阐述YARN产生的背景、相对于MapReduce 0的优势，以及它解决的问题。 调度器机制与总结：描述YARN中的调度器机制，以及不同调度器的特点和适用场景。 MapReduce执行优化：介绍在YARN环境下优化MapReduce作业执行性能的方法。

5、大数据岗位面试中关于YARN的使用及执行流程的必问问题答案如下：YARN的使用： YARN的作用：YARN是Apache Hadoop分布式处理框架中的资源管理和作业调度技术，负责在集群中分配系统资源，管理并调度各种应用程序的任务执行。

大数据面试要准备哪些

1、在大数据面试中，你需要准备以下几个方面： 有效的自我介绍 个人基本信息：清晰地介绍你的名字，给面试官留下初步印象。 相关经验：重点突出与应聘职位相关的经验，特别是专业技能方面的成就。 性格展示：展现出阳光积极的性格，让面试官对你产生好感。 职业规划：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、掌握大数据工具和技术后，面试准备至关重要。首先，深入了解应聘公司和部门，浏览公司网站，获取其历史、文化和财务状况。准备好个人故事和简历，以展现个人品牌。其次，准备技术测试，研究公司进行的测试内容，面试当天着装得体，避免视觉印象偏见。准备提问和标准答案同样重要。

大数据Hive面试题(一)

1、面试题四：如何在Hive中实现两张表的关联？对于关联操作，若其中一张表为小表，采用map端join加载小表进行聚合。

2、否：Hive 0.0版本后，简单查询无需MapReduce，通过Fetch task直接获取数据。Hive函数UDF、UDAF、UDTF的区别？UDF：单行输入单行输出。UDAF：多行输入单行输出。UDTF：单行输入多行输出。理解Hive桶表？桶表：通过哈希值将数据分到不同文件存储，用于抽样查询。

3、Hive面试题及答案：Hive是什么：Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，允许用户使用SQL样式的查询语言来查询和处理数据。Hive与Hadoop的关系：Hive是Hadoop生态系统中的一个组件，依赖于Hadoop的HDFS进行数据存储，并利用Hadoop的MapReduce进行数据处理。

面试大数据时要怎么准备

1、在大数据面试中，你需要准备以下几个方面： 有效的自我介绍 个人基本信息：清晰地介绍你的名字，给面试官留下初步印象。 相关经验：重点突出与应聘职位相关的经验，特别是专业技能方面的成就。 性格展示：展现出阳光积极的性格，让面试官对你产生好感。 职业规划：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、简历准备也是关键。确保简历突出个人优势，与申请职位所需知识相匹配。准备好面对实时问题场景，包括案例研究类型的问题。在准备面试时，更多考虑实际工作中的问题。最后，准备好提问面试官的问题，显示对岗位、组织和技术的兴趣。面试是双向交流，主动提出相关问题，表现出积极性。

4、初步筛选与简历评估 答案：面试流程通常从提交简历开始，企业的人力资源部门或技术团队会对简历进行初步筛选，重点关注应聘者的教育背景、专业技能、项目经验以及与大数据相关的技术栈掌握情况。

大数据开发人员面试常会被问什么问题?

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、确定Map数量与处理OOM问题：说明如何确定Map任务的数量，以及处理内存溢出问题的方法。HadoopYARN YARN背景、优势与解决的问题：阐述YARN产生的背景、相对于MapReduce 0的优势，以及它解决的问题。 调度器机制与总结：描述YARN中的调度器机制，以及不同调度器的特点和适用场景。

4、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。

5、原因：数据分布不均，如对同个表进行Count Distinct操作导致数据膨胀等。解决方法：对热点key单独处理；使用union All合并；合理设置分区策略；多粒度聚合后再进行口径粒度聚合。 HiveJob优化 增加Map数量：降低每个Map处理的数据量。 合并小文件：减少Map数量。

6、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。