大数据面试题及答案（2021大数据面试）

大数据(Hadoop)面试题及答案

〖1〗、Sqoop：将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

〖2〗、大数据（Hadoop）面试题及答案概要 Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统框架，旨在处理海量数据的存储和计算。它以四个主要优势——高可靠性、高扩展性、高效性和高容错性，为核心特性。Hadoop技术生态体系包括Sqoop、Flume、Kafka、Spark、Flink等工具，它们在数据处理的不同环节中发挥关键作用。

〖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。 可以进一步去回答这个问题，并试图解释的Hadoop的主要组成部分。

〖4〗、数据一致性检查与维护 fsck是HDFS的检查工具，用于检测数据完整性问题，确保数据一致性。在面试中，不仅要熟悉这些概念，还要能清晰地阐述自己的经验，例如： 实战经验与问题准备 分享你的项目经验，强调成功案例，同时准备针对大数据分析、配置管理等的专业问题和答案。

〖5〗、大数据和Hadoop几乎是同义词。随着大数据的兴起，专门用于大数据操作的Hadoop框架也开始流行。专业人士可以使用该框架来分析大数据并帮助企业做出决策。注意： 在大数据采访中通常会问这个问题。 可以进一步去回答这个问题，并试图解释的Hadoop的主要组成部分。

大数据面试问题总结

首先，面试前要明确，面试是一个双向交流的机会，诚实是关键。在回答问题时，如遇到不熟悉或需要更多信息的点，不要犹豫提问。以下是50个大数据面试中可能会被问到的问题，包括基本概念、经验相关问题和Hadoop相关问题。 定义大数据，并解释它如何帮助公司决策。

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。

大数据面试问题概览以下是一些常见的大数据技术面试问题，包括Hive、Kafka、Spark、Flink以及离线数仓的相关知识点，涉及表设计、数据处理、系统特性、性能优化等内容。Hive面试问题解释Hive中by关键字的使用区别。静态分区和动态分区的区别：静态分区由用户预先指定，动态分区基于数据条件生成。

大数据的本质与特性 大数据是处理海量、高速增长和多样性的数据，以提取价值和驱动业务决策的关键工具。其五大特征，Volume（数据量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Veracity（准确性）和Value（价值），是理解其核心的关键。

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〗、由于相同的数据会被分配到同一个块，因此只需比较各个块中的新增记录和历史数据，然后汇总结果即可。具体步骤如下： 使用函数f将F中的内容分配到N个文件FF…、FN中（可以并行处理）。 对文件FF…、FN进行去重（每个文件并行处理）。

〖3〗、Parquet文件：Parquet文件是一个columnar文件，如RC和ORC。Parquet文件支持块压缩并针对查询性能进行了优化，可以从50多个列记录中选取10个或更少的列。Parquet文件写入性能比非columnar文件格式慢。Parquet通过允许在最后添加新列，还支持有限的模式演变。Parquet可以使用Avro API和Avro架构进行读写。

面试题-关于大数据量的分布式处理

使用函数f将F中的内容分配到N个文件FF…、FN中（可以并行处理）。 对文件FF…、FN进行去重（每个文件并行处理）。 将去重后的文件Fn与历史文件Hn比较，得到新增用户结果Rn（并行处理）。 合并RR…、RN得到当日新增用户（并行处理）。

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。

分布式ID的引入是为了应对大数据量和分表后可能出现的ID冲突问题。它保证了全局的唯一性，是互联网企业处理数据增长的必要手段。在分布式ID生成策略方面，可以采用分布式哈希函数或时间戳加分布式序列号等方式。RPC，即远程过程调用，解决了不同服务间高效通信的需求，它简化了服务间的通信过程，提高了效率。

大数据是指那些超出常规软件工具处理能力的庞大数据集，它需要特别的处理模式以提取价值。 并行计算是指同时利用多个计算资源来解决计算问题，这通常涉及多处理机或网络化计算机。 并行计算在大数据分析中尤为重要，例如，在全球高清影像中搜索飞机，分布式处理可以显著提高搜索效率。

面试官在技术面试中常询问分布式系列问题，其中之一是分布式ID生成方案。它在大数据背景下显得尤为重要，用于解决分库分表后数据记录的唯一标识问题。以下是关于分布式ID生成的八大方案及其优缺点分析：UUID：通用唯一标识符，通过随机数生成，简单易实现，但无序导致写入性能受影响，存储成本高且可读性差。

大数据（Hadoop）面试题及答案概要 Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统框架，旨在处理海量数据的存储和计算。它以四个主要优势——高可靠性、高扩展性、高效性和高容错性，为核心特性。Hadoop技术生态体系包括Sqoop、Flume、Kafka、Spark、Flink等工具，它们在数据处理的不同环节中发挥关键作用。

大数据岗位Spark面试题总结附答案

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。

在大数据处理中，数据倾斜是一种常见的问题，它严重影响Spark作业的性能。数据倾斜通常表现为少数task执行时间过长，如1000个task中只有少数几个耗时极长，可能导致整个作业运行缓慢甚至内存溢出。数据倾斜源于shuffle过程中，key数据量不均衡，一个key承载大量数据，其他key数据较少，导致task处理速度悬殊。

大数据面试问题概览以下是一些常见的大数据技术面试问题，包括Hive、Kafka、Spark、Flink以及离线数仓的相关知识点，涉及表设计、数据处理、系统特性、性能优化等内容。Hive面试问题解释Hive中by关键字的使用区别。静态分区和动态分区的区别：静态分区由用户预先指定，动态分区基于数据条件生成。

在HDFS的情况下，数据作为数据块存储在本地驱动器中。在NAS的情况下，它存储在专用硬件中。格式化NameNode的命令是什么？ $ hdfs namenode -format。

大数据面试中，常见的问题涵盖了Hadoop的核心组件和功能，包括HDFS的写、读流程、体系结构、故障恢复机制、YARN资源调度、Hive数据处理优化以及Spark、Kafka、HBase等技术的理解。

干货满满,202303最新各大厂大数据核心面试题

阿里、喜马拉雅：Flink在实际生产中遇到过哪些高级生产问题？请详细描述解决问题的过程。

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