大数据处理工程师试题题库

今天给大家分享大数据处理工程师试题题库，其中也会对大数据处理工程师试题题库及答案的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、大数据面试题及答案谁能分享一下
• 2、数据仓库工具hive面试题集锦(纯干货)
• 3、想成为大数据工程师需要学习哪些内容
• 4、工信部颁发大数据工程师都学习那些内容?
• 5、大数据哪个岗位最好
• 6、大数据岗位Spark面试题整理附答案

大数据面试题及答案谁能分享一下

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。

Hive常见面试题答案如下：排序关键字：全局排序：使用order by关键字，对整个数据集进行排序，但仅支持升序，且只有一个reduce任务处理，处理大数据量时效率较低。局部排序：使用sort by关键字，在数据进入reduce阶段前完成排序，可以根据指定字段将数据分配到不同的reduce任务中，每个reduce内部再进行排序。

京东大数据开发高频面试题及答案 ClickHouse的写入和读取为什么快？答案：写入快的原因：ClickHouse***用类LSM Tree的结构，数据写入后定期在后台进行Compaction。在数据导入时，ClickHouse全部是顺序写入，写入后数据段不可更改，在后台Compaction时也是多个段合并排序后写回磁盘。

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。

以下是Hadoop面试中关于HDFS部分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，但在Hadoop x版本中默认大小是128MB。 负责HDFS数据存储的是哪一部分？ DataNode负责数据存储。

大数据Spark常见面试题汇总的答案如下：Spark Driver的作用：Spark Driver是作业的主进程，拥有main函数和SparkContext实例。负责资源申请、向master注册信息。负责作业调度，包括DAGScheduler和TaskScheduler的任务分配。Spark的部署模式：本地模式：适用于开发和测试环境。

数据仓库工具hive面试题集锦(纯干货)

1、Hive相对于Oracle的优点在于存储方式、扩展性与单表存储。Hive存储在HDFS上，Oracle存储在本地文件系统，Hive可扩展到数千节点，Oracle理论上最多扩展到100台左右，Hive可以分区分桶处理大数据量，Oracle则需分表。

2、定义：桶表是Hive利用分桶技术优化查询性能的一种表。功能：通过预先对数据进行分桶和排序，支持抽样查询和指定桶的查询，提高查询效率。Hive的元数据存储：方式：包括元数据仓库和元数据缓存。特点：元数据仓库用于持久化存储元数据，元数据缓存用于加快查询速度。

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。

4、内部表与外部表的区别在于内部表未使用external修饰符，外部表则使用。关键区别在于外部表不会改变其引用的HDFS文件，而内部表会更新其元数据以反映任何更改。 Hive在0版本前支持索引，但功能有限且效率不高，因此不常使用。索引适用于静态字段，以免频繁重建。

5、Hive面试必备题答案：Hadoop中两个大表实现JOIN的操作：通常使用MapReduce任务进行JOIN操作。可以利用Hive的分布式计算能力，将JOIN操作拆分为多个MapReduce任务。常用的JOIN策略包括Reduce Side Join和Map Side Join。

6、在简历中提及Hive和Spark技术时，针对面试官可能询问的使用场景，可以如下Hive的使用场景：Hive主要用于数据仓库的构建与管理，特别是在处理大规模数据集时表现出色。

想成为大数据工程师需要学习哪些内容

此外，大数据工程师还需要不断学习新技术、新工具，保持对大数据领域的敏锐洞察力。同时，良好的沟通能力和团队协作精神也是大数据工程师不可或缺的重要素质。在学习过程中，建议结合工信部颁发的大数据工程师考试大纲进行系统学习，并参加专业的培训班或实践项目，以提升专业知识和技能。

· 计算机专业知识，比如操作系统，编程语言，计算机运行原理等 · 数学知识，这里指高等数学，比如微积分、概率统计、线性代数和离散数学等。

扎实的数据库基础：SQL数据库：学习SQL语言，掌握数据的增删改查操作，以及复杂查询、联表查询等技能。NoSQL数据库：了解NoSQL数据库的特点和类型，学习如何根据业务需求选择合适的NoSQL数据库并进行操作。

要成为大数据工程师，需要学习以下内容：编程语言：Java：广泛应用于企业级应用开发，也是大数据处理中的重要语言。Scala：专为大数据处理设计，与Hadoop和Spark等平台高度兼容。Python：以其简洁的语法和强大的数据处理库成为数据分析的首选语言。大数据技术：Hadoop：分布式存储和处理海量数据的框架。

工信部颁发大数据工程师都学习那些内容?

工信部颁发的大数据工程师证书所对应的学习内容广泛且深入，旨在培养具备大数据处理、分析、应用及管理能力的高素质专业人才。以下是大数据工程师主要学习的内容：大数据基础理论 大数据概念与特点：理解大数据的定义、特点、价值以及应用领域。大数据技术发展史：掌握大数据技术的起源、发展历程及未来趋势。

工信部“大数据分析师”专项技术证书考试内容涵盖大数据基础知识、数据挖掘技术、数据分析方法、数据可视化工具使用等方面。考生需掌握大数据处理与分析的基本理论，熟悉常用的大数据分析工具与平台，具备解决实际问题的能力。

系统学习，构建知识体系是关键。选择授权的培训机构，系统性地学习统计学、概率论、线性代数等数学基础，掌握数据库原理和SQL语言，为处理海量数据奠定基础。深入学习大数据技术，如Hadoop、Spark、Kafka等框架，掌握基本编程技能。同时，学习数据分析方法与工具，包括数据可视化技术、机器学习算法及其实战应用。

工信部大数据分析师证书学习目标 掌握大数据平台搭建技能：持证人应能够独立完成大数据平台的软件安装、环境配置以及后续的搭建和部署工作，为数据分析提供稳定、高效的基础设施。

大数据哪个岗位最好

在大数据领域，没有绝对的“最好”的岗位，每个岗位都有其独特的价值和发展前景。以下是对大数据领域一些主要岗位的分析：数据分析师：负责收集、处理和分析数据，提取有价值的信息和洞察。需要具备良好的统计知识和数据分析能力，以及对业务的深入理解。数据挖掘工程师：专注于从大量数据中挖掘模式和关系，常用于预测和分类任务。

大数据专业毕业后可从事的岗位主要包括数据挖掘师/算法工程师、数据分析师、数据工程师和数据产品经理等，就业前景广阔且充满机遇。岗位方向： 数据挖掘师/算法工程师：专注于通过算法从大量数据中搜索隐藏的重要信息，助力企业决策智能化，提高工作效率、降低错误率。

信息架构工程师：定义和存档关键元素，优化数据管理和利用。 数据规划师：为企业提供关键性数据支撑，实现数据价值最大化。 大数据分析师：对大数据进行分析、挖掘和展现，提取有价值的信息支持决策。

在大数据领域，就业前景广阔，不同的岗位需求也各不相同。常见的职业选择包括数据分析师、数据挖掘工程师、机器学习工程师、算法工程师、数据科学家、大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据***集工程师和数据库管理员等。技术点大致可以分为三类。

大数据岗位Spark面试题整理附答案

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***。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、大数据Spark常见面试题汇总的答案如下：Spark Driver的作用：Spark Driver是作业的主进程，拥有main函数和SparkContext实例。负责资源申请、向master注册信息。负责作业调度，包括DAGScheduler和TaskScheduler的任务分配。Spark的部署模式：本地模式：适用于开发和测试环境。

3、大数据工程师面试题 Spark 调优关于数据倾斜的答案如下：数据倾斜的定义和影响：数据倾斜在Spark作业中表现为少数task执行时间过长，导致整个作业运行缓慢甚至内存溢出。它源于shuffle过程中key数据量不均衡，一个key承载大量数据，而其他key数据较少，导致task处理速度悬殊。

4、面试题来源：可1）Spark内存管理的结构；2）Spark的Executor内存分布（参考“内存空间分配”）堆内和堆外内存规划 作为一个JVM 进程，Executor 的内存管理建立在JVM的内存管理之上，Spark对JVM的堆内（On-heap）空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。

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