大数据开发面试题及答案（大数据开发面试题及答案大全）

大数据(HDFS)面试题及答案

HDFS组成架构 NameNode管理文件元数据，如路径、属性及块列表。DataNode存储文件块数据及校验和。Secondary NameNode定期备份NameNode元数据。2 HDFS优缺点 优点：适合大数据存储，缺点：不适合网盘应用。HDFS是分布式文件系统，用于存储文件，通过目录树定位文件。

在HDFS中，文件物理上是分块存储的，块的大小可以通过配置参数（ dfs.blocksize）来规定。默认大小在hadoopx版本中是128M，老版本中是64M。块大小不能设置得太小或太大。块的大小应足够大以减少寻址开销，同时考虑到磁盘传输速率。

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。

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。

HDFS的容错机制包括故障检测、数据复制和数据完整性检查。故障检测通过心跳信号确保DataNode的正常运行。数据复制确保数据的冗余存储，提高容错性。数据完整性通过总和检验码和定期数据块报告检查。HDFS的基础概念包括Block、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。Block是HDFS存储单元，默认大小为64M或128M。

基本的大数据面试问题和答案(50个)

〖1〗、答案：使用coalesce（）和repartition（）方法降低并行度，新增并行度为1的任务合并小文件。Flink篇 问题：Flink实现流批一体 答案：Flink通过一个引擎支持DataSet和DataStream API，实现计算上的流批一体。Kafka篇 问题：Kafka实现精准一次性 答案：0.11版本后引入幂等性，确保重复数据只持久化一条。

〖2〗、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。

〖3〗、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。

常见大数据公司面试问题有哪些?

〖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〗、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。

大数据面试大厂真题【附答案详细解析】

〖1〗、答案：Flink通过一个引擎支持DataSet和DataStream API，实现计算上的流批一体。Kafka篇 问题：Kafka实现精准一次性 答案：0.11版本后引入幂等性，确保重复数据只持久化一条。利用主键序号缓存，相同序号的消息只会持久化一次。跨会话精准一次性通过事务机制保证。

〖2〗、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。

〖3〗、中国联通校招对象面向24届同学，提供技术岗与业务岗两大类岗位，包括但不限于网络安全、未来网络、云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链、绿色低碳等方向及市场营销、客户运营、产品管理、解决方案等业务岗位，每位毕业生可投递至2家单位，每个单位比较多2个岗位，具体以各招聘单位职位为准。

〖4〗、【Web全栈式课程】。Node.JS贯穿学习，Vue.JS、Angular、React.JS生态圈三大框架全囊括，掌握Web全栈脉络。项目贯穿式授课。7大项目阶段贯穿学习，掌握企业真实项目开发顺序，对接企业真实工作需求，培养学员从0到1项目思维。大厂面试真题串讲。

〖5〗、在具体打分中，可根据细则灵活判断。【打分五类标准】第一类：41-50分 内容切题，符合题目规定话题要求，针对性、辩证性强。论点正确、见解深刻，论据充分有力，论证严密，内容全面充实，论政清晰、条理清晰，以论为主。体现申论的文体特点。语言准确流畅，文面整洁，书写工整。

史上最全大数据面试题,你有吗?

编程模型方面 Spark基于批处理模型，它将连续数据流分解成微批处理，并在每个微批中执行操作。Flink则采用数据流模型，支持连续和有限数据处理。Flink提供DataStream API，类似于Spark RDD，但更注重事件顺序。数据处理模式 Spark Streaming在微批处理模式下，存在秒级延迟。

答案：完整性、准确性、一致性和及时性是数据质量的四大方面。完整性确保数据完整，准确性避免错误信息，一致性在大体系中保持数据统一，及时性确保数据价值。大数据场景篇 问题：找出1亿个整数中最大的10000个数 答案：全局排序内存不足，分治法和小顶堆是解决方案。

Hadoop的应用与优势 Hadoop擅长处理大量数据，其开源特性使其在企业环境中广受欢迎，尤其是在性能和经济性方面。 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。

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。

你准备好面试了吗？这里有一些面试中可能会问到的问题以及相对应的答案。集群的最主要瓶颈是磁盘IO。Hadoop运行模式有单机版、伪分布式模式、完全分布式模式。Hadoop生态圈的组件包括：Zookeeper：是一个开源的分布式应用程序协调服务，基于zookeeper可以实现同步服务，配置维护，命名服务。

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。

面试题来源：可1）Spark内存管理的结构；2）Spark的Executor内存分布（借鉴“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。

借鉴答案：Spark运行流程以SparkContext为总入口。在SparkContext初始化时，Spark创建DAGScheduler和TaskScheduler以进行作业和任务调度。运行流程概览如下：1）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。

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