大数据开发面试题（大数据开发面试题CSDN）

大数据面试题及答案谁能分享一下

〖1〗、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。

〖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〗、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。大数据还允许公司采取数据支持的更好的业务决策。

〖4〗、数据类型与性能： datetime和timestamp的差异，varchar和char的存储效率，count『1』、count（*）与count（列名）的用途，以及exist和in的执行顺序，都是面试中常被问及的性能优化点。存储引擎比较： MyISAM与InnoDB的异同，前者不支持事务但读取速度快，后者支持事务和行级锁，适合复杂事务处理。

〖5〗、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。

〖6〗、深入解析数据库世界的基石——SQL面试问题与答案，让我们一起揭开ACID特性与MySQL事务的神秘面纱。 事务与ACID特性 在数据处理中，事务如同一座桥梁，它是一系列有序操作的集合，以保证数据的一致性与完整性。

基本的大数据面试问题和答案(50个)

〖1〗、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。

〖2〗、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。

〖3〗、问题分析：本次面试涉及的是分布式数据处理和数据分析的职位。但是，由于当时我未能迅速想到分布式处理的方案，因此提出了一种直观的处理方法。方案一：直观的处理方法是逐条检查日志文件F中的记录，与历史访问用户数据进行匹配。如果历史数据中存在匹配项，则忽略；如果不存在，则视为新增用户。

大数据开发人员面试常会被问什么问题?

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。

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。

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。大数据还允许公司采取数据支持的更好的业务决策。

大数据分析师面试题:Redis的耐久化战略

〖1〗、RDB 是 Redis 默许的耐久化计划。在指定的时间距离内，实行指定次数的写操作，则会将内存中的数据写入到磁盘中。即在指定目录下生成一个dump.rdb文件。Redis 重启会通过加载dump.rdb文件恢复数据。

〖2〗、在执行save命令的过程中，服务器不能处理任何请求，但是bgsave（background save，后台保存）命令会通过一个子进程在后台处理数据RDB持久化。本质上save和bgsave调用的都是rdbSave函数，所以Redis不允许save和bgsave命令同时执行，当然这也是为了避免RDB文件数据出现不一致性的问题。

〖3〗、RDB 可以最大化 Redis 的性能：父进程在保存 RDB 文件时唯一要做的就是 fork 出一个子进程，然后这个子进程就会处理下面的所有保存工作，父进程无须执行任何磁盘 I/O 操作。RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。

〖4〗、Redis的数据持久化策略，无论是RDB还是AOF，都有其独特的应用场景和考量因素。理解它们的优缺点，结合业务需求和系统特性，才能做出最适合的决策。记住，没有一种方法是万能的，只有根据具体情境，才能最大化利用Redis的潜力。

〖5〗、缺点： 『1』对于同一份数据来说，AOF的日志文件通常要比RDB的数据快照文件要大。 『2』AOF开启之后，Redis服务支持的写QPS会比RDB支持的写QPS低，因为AOF一般会配置成每秒fsync一次日志文件，当然每秒一次fsync的性能也还是很高的。

大厂数据分析面试题,大数据结构化面试?

熟悉数据结构原理，复杂的项目无需为需求实现原理而烦恼。优化能力提升 随着了解的加深，能够发现与工作中数据结构特性相违背的代码，并具有优化修改的能力。提高面试成功率 学习50%以上互联网公司数据结构的面试问题纲领，提高面试合格率。

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。

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。大数据还允许公司采取数据支持的更好的业务决策。

面试题-关于大数据量的分布式处理

〖1〗、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。

〖2〗、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）。

〖3〗、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。

〖4〗、分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。分布式计算可以分为以下几类：传统的C/S模型。如HTTP/FTP/SMTP/POP/DBMS等服务器。

MySQL面试题经典40问!(全)

〖1〗、数据类型与性能： datetime和timestamp的差异，varchar和char的存储效率，count『1』、count（*）与count（列名）的用途，以及exist和in的执行顺序，都是面试中常被问及的性能优化点。存储引擎比较： MyISAM与InnoDB的异同，前者不支持事务但读取速度快，后者支持事务和行级锁，适合复杂事务处理。

〖2〗、面试题2：请描述B树和B+树在MySQL索引中的应用及其差异。答案：在MySQL中，B树和B+树是常用的索引结构。B树是一种平衡的多路搜索树，节点数量远多于子树的数目，适用于磁盘I/O操作。而B+树是B树的变种，所有值都出现在叶子节点上，并且叶子节点之间通过指针相连，适用于数据库和文件系统的索引。

〖3〗、库内分表 ，仅仅是解决了单表数据过大的问题，但并没有把单表的数据分散到不同的物理机上，因此并不能减轻 MySQL 服务器的压力，仍然存在同一个物理机上的资源竞争和瓶颈，包括 CPU、内存、磁盘 IO、网络带宽等。

〖4〗、深入解析数据库世界的基石——SQL面试问题与答案，让我们一起揭开ACID特性与MySQL事务的神秘面纱。 事务与ACID特性 在数据处理中，事务如同一座桥梁，它是一系列有序操作的集合，以保证数据的一致性与完整性。

〖5〗、MySQL基础知识： 了解MySQL的50个核心面试题，包括主键设计、技术特性（如HEAP表的内存限制）、默认端口3306，以及与Oracle的区别，如事务隔离级别（read uncommited、read committed等）和数据类型（FLOAT/DOUBLE的精度和存储）。

〖6〗、数据表加1个字段，userid用来记录正在处理的人，进入php页面时，写入该字段。处理完成时，或未处理直接退出时，清空userid记录。其他人进入php页面时判断userid是否为空，不为空则禁止进入。

常见大数据公司面试问题有哪些?

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。

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。大数据还允许公司采取数据支持的更好的业务决策。

面试者对数据异常波动、离群值、平均数没有代表意义等情况的迅速识别能力。

提高面试成功率 学习50%以上互联网公司数据结构的面试问题纲领，提高面试合格率。使用者群组 开发业务系统2年，有相关项目经验，不断重复制作业务车轮希望提高的程序员。有3~5年开发经验，但基础不牢固，想改变体系结构的程序员。

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