大数据开发面试常见问题
发布时间：2022-10-19 11:02:57 所属栏目：大数据 来源：
导读： 不同岗位、不同公司、不同面试官问的内容是不一样的。
大数据开发包括Hadoop(ETL，Mapreduce)，Spark(SparkSql和SparkStreaming)，Python等，看你偏向的技术了。另外大数据开发看是否偏向数仓开发和数据
大数据开发包括Hadoop(ETL，Mapreduce)，Spark(SparkSql和SparkStreaming)，Python等，看你偏向的技术了。另外大数据开发看是否偏向数仓开发和数据
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不同岗位、不同公司、不同面试官问的内容是不一样的。 大数据开发包括Hadoop(ETL，Mapreduce)，Spark(SparkSql和SparkStreaming)，Python等，看你偏向的技术了。另外大数据开发看是否偏向数仓开发和数据分析，又会不一样。不同的面试官和公司用到的技术栈也不一样，问的问题也会有很大差别的。 我说说我面试大数据开发岗面试官常问的问题吧。因为我简历项目项目经验注重实时流处理这方面，在面试时，面试会在这些方面问的比较深，我前后梳理一遍吧。一般上来就是自我介绍，谈下工作经历和项目经验，面试官会根据你的项目经验对你进行技术面试。 1，Java是必问的，不过问的不深大数据开发，把Javase部分吃透，足以应付Java部分的面试。 2，Hadoop生态，Yarn、Zookeeper、HDFS这些底层原理要懂，面试经常被问。 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。 6，linux操作系统，这个简单得命令必须要懂，会写shell脚本更好了。 7，Kettle或Sqoop这种数据处理工具至少要会一个。 8，数据仓库建模、数据模型的问题。 上面这些更偏向数仓方面，这些能回答明白足以找一份大数据开发工作了，当然想谋求更好发展，还要了解下面的。 1，SparkSql和SparkStreaming，底层原理、内核、提交任务的过程等等，尽量深入内幕，这个经常会跟MapReduce作比较的。当然也要了解Storm和Flink，Flink这个建议要学会，以后用处会越来越广。 2，Redis、Kafka、ElasticSearch这些都得懂原理，深入了解，会使用，会操作，会调优。 3，impala和kylin这些尽量也要了解会用 4，Python这个要是有能力，有精力，建议也要往深处学习，我目前正在自学中。 5，集群的问题，包括一些简单的运维知识。 6，大数据数据倾斜的问题，包括Spark JVM内存调优问题等等。 我以前找工作面试很多家公司，这些都会问到，当然不同的公司问的技术是不一样的，大体上都是围绕着上面来问的。 （编辑：天瑞地安资讯网_黄海网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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