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第1篇一、基础知识1. 请简要介绍大数据测试的概念和作用。
2. 请列举大数据测试的主要类型。
3. 请解释什么是ETL测试，它在大数据测试中扮演什么角色？4. 请说明大数据测试中，数据清洗和数据质量保障的重要性。
5. 请简述大数据测试中，数据仓库测试的主要任务。
6. 请描述大数据测试中，数据挖掘测试的基本流程。
7. 请解释大数据测试中，性能测试、压力测试和负载测试的区别。
8. 请说明大数据测试中，数据可视化测试的目的和意义。
9. 请列举大数据测试中，常见的数据源类型。
10. 请简述大数据测试中，数据同步和增量同步的概念。
二、测试设计1. 请说明大数据测试中，测试用例设计的基本原则。
2. 请简述大数据测试中，如何设计数据一致性测试用例。
3. 请说明大数据测试中，如何设计数据完整性测试用例。
4. 请简述大数据测试中，如何设计数据质量测试用例。
5. 请说明大数据测试中，如何设计数据迁移测试用例。
6. 请简述大数据测试中，如何设计数据同步测试用例。
7. 请说明大数据测试中，如何设计数据挖掘测试用例。
8. 请简述大数据测试中，如何设计数据可视化测试用例。
9. 请说明大数据测试中，如何设计性能测试用例。
10. 请简述大数据测试中，如何设计压力测试用例。
三、测试执行1. 请简述大数据测试中，测试执行的基本流程。
2. 请说明大数据测试中，如何进行数据清洗和数据质量保障。
3. 请简述大数据测试中，如何进行数据一致性测试。
4. 请说明大数据测试中，如何进行数据完整性测试。
5. 请简述大数据测试中，如何进行数据质量测试。
6. 请说明大数据测试中，如何进行数据迁移测试。
7. 请简述大数据测试中，如何进行数据同步测试。
8. 请说明大数据测试中，如何进行数据挖掘测试。
9. 请简述大数据测试中，如何进行数据可视化测试。
10. 请说明大数据测试中，如何进行性能测试、压力测试和负载测试。
四、测试工具与平台1. 请列举大数据测试中，常用的测试工具。
SQL面试用题id 和它的平均工资.5. 查询平均工资最低的部门信息6. 查询平均工资最低的部门信息和该部门的平均工资7. 查询平均工资最高的 job 信息8. 查询平均工资高于公司平均工资的部门有哪些?9. 查询出公司中所有 manager 的详细信息.10. 各个部门中最高工资中最低的那个部门的最低工资是多少11. 查询平均工资最高的部门的 manager 的详细信息: last_name,department_id, email, salary12. 查询 1999 年来公司的人所有员工的最高工资的那个员工的信息.13.返回其它部门中比job_id为‘IT_PROG’部门所有工资都低的员工的员工号、姓名、job_id 以及salary************************answers********************* 1.查询每个月倒数第 2 天入职的员工的信息.select last_name, hire_datefrom employeeswhere hire_date = last_day(hire_date) – 12.查询出 last_name 为 'Chen' 的 manager 的信息.1). 通过两条 sql 查询:select manager_idfrom employeeswhere lower(last_name) = 'chen' --返回的结果为 108select *from employeeswhere employee_id = 1082). 通过一条 sql 查询(自连接):select m.*from employees e, employees mwhere e.manager_id = m.employee_id and st_name = 'Chen'3). 通过一条 sql 查询(子查询):select *from employeeswhere employee_id = (select manager_idfrom employeeswhere last_name = 'Chen')3.查询平均工资高于 8000 的部门 id 和它的平均工资.SELECT department_id, avg(salary)FROM employees eGROUP BY department_idHAVING avg(salary) > 80004. 查询工资最低的员工信息: last_name, salarySELECT last_name, salaryFROM employeesWHERE salary = (SELECT min(salary)FROM employees)5. 查询平均工资最低的部门信息SELECT *FROM departmentsWHERE department_id = (SELECT department_idFROM employeesGROUP BY department_idHAVING avg(salary) = (SELECT min(avg(salary))FROM employeesGROUP BY department_id))6. 查询平均工资最低的部门信息和该部门的平均工资select d.*, (select avg(salary) from employees where department_id = d.department_id)from departments dwhere d.department_id = (SELECT department_idFROM employeesGROUP BY department_idHAVING avg(salary) = (SELECT min(avg(salary))FROM employeesGROUP BY department_id))7. 查询平均工资最高的 job 信息1). 按 job_id 分组, 查询最高的平均工资SELECT max(avg(salary))FROM employeesGROUP BY job_id2). 查询出平均工资等于 1) 的 job_idSELECT job_idFROM employeesGROUP BY job_idHAVING avg(salary) = (SELECT max(avg(salary))FROM employeesGROUP BY job_id)3). 查询出 2) 对应的 job 信息SELECT *FROM jobs。
大数据面试知识题库答案1. 什么是大数据？大数据是指规模大、类型多样、复杂度高且无法用传统数据处理技术进行管理和处理的数据集合。
它通常包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2. 大数据的特征有哪些？•大量性：大数据具有海量的数据量，通常以TB、PB、EB为单位进行衡量。
•高速性：大数据的生成速度非常快，要求在有限的时间内能够处理和分析数据。
•多样性：大数据通常包含不同来源、不同类型和不同结构的数据。
•真实性：大数据的数据源来自于真实世界，包含了丰富的信息。
3. 大数据处理的挑战是什么？•存储挑战：大数据的存储需要大规模的存储系统来支持。
•计算挑战：大数据的计算需要高性能的计算平台来实现快速的数据处理和分析。
•处理挑战：大数据的处理需要使用分布式处理框架来实现并行化和高可靠性。
•分析挑战：大数据的分析需要使用数据挖掘和机器学习等技术来挖掘数据中的价值。
4. 大数据的存储技术有哪些？•分布式文件系统：如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和谷歌文件系统（GFS），能够实现大规模数据的存储和访问。
•列式存储：如Apache Parquet和Apache ORC，能够提高数据的压缩率和查询性能。
•NoSQL数据库：如MongoDB和Cassandra，能够支持大规模数据的快速写入和查询。
5. 大数据的计算技术有哪些？•分布式计算框架：如Apache Hadoop和Apache Spark，能够实现并行化的大规模数据处理和计算。
•数据流处理：如Apache Flink和Apache Kafka，能够实时地处理和分析数据流。
•图计算：如Apache Giraph和Neo4j，能够处理大规模图数据的计算和分析。
6. 大数据处理的常见算法有哪些？•排序算法：如快速排序和归并排序，在大数据处理中常用于数据的排序和分组。
•聚类算法：如K-means聚类算法和DBSCAN聚类算法，用于将数据划分为不同的类别或簇。
大数据方案面试题目及答案一、题目：请根据以下情景描述，设计一个大数据方案，提供可行的解决方案，并解释其实施步骤和相关技术工具。
情景描述：某互联网公司拥有海量用户，每天生成的数据量庞大，包括用户行为数据、服务器日志、社交网络数据等。
该公司希望通过对这些大数据进行挖掘，为产品改进、用户画像、市场营销等方面提供支持。
要求：1. 分析并说明如何收集、存储和处理这些大数据。
2. 提出针对以上数据的应用场景，并描述需要采用的技术工具。
3. 阐述如何保证数据安全和隐私保护。
二、解决方案：1. 数据收集、存储和处理针对大数据的收集，可以使用流式处理技术，如Apache Kafka，用于高吞吐量的实时数据流处理。
通过构建数据管道，将各种数据源的数据实时导入到数据湖中，例如Hadoop分布式文件系统(HDFS)。
对于大数据的存储，可以采用分布式存储系统，如Hadoop的HBase，用于高可靠性的海量数据存储和快速检索。
数据可以按照数据类型和业务需求进行合理划分和存储，提高查询效率。
大数据的处理可以采用Apache Spark进行分布式计算和数据处理。
Spark提供了强大的数据分析和机器学习库，可用于处理海量数据，实现复杂的数据挖掘任务。
2. 应用场景和技术工具场景一：用户行为数据分析通过收集用户行为数据，使用Spark的机器学习库进行用户画像分析。
可以运用聚类算法、关联规则挖掘等技术，发现用户的兴趣偏好和行为习惯，为产品改进和个性化推荐提供支持。
场景二：服务器日志监控使用Kafka实时收集服务器日志，并将数据导入HBase进行存储。
通过Spark Streaming技术对日志数据进行实时监控和异常检测，及时发现并解决服务器故障。
场景三：社交网络数据分析收集社交网络平台上的用户数据，使用GraphX图计算引擎进行社交网络分析。
通过建立用户关系图，分析用户社交圈子、影响力等，为精准的社交推荐和营销提供依据。
3. 数据安全和隐私保护为了保证数据的安全性和隐私保护，可以采取以下措施：- 数据加密：对敏感数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中不被窃取。
Struts2 面试题分析1. 简述 Struts2 的工作流程:①. 请求发送给 StrutsPrepareAndExecuteFilter②. StrutsPrepareAndExecuteFilter 判定该请求是否是一个 Struts2 请求③. 若该请求是一个 Struts2 请求，则 StrutsPrepareAndExecuteFilter 把请求的处理交给 ActionProxy④. ActionProxy 创建一个 ActionInvocation 的实例，并进行初始化⑤. ActionInvocation 实例在调用 Action 的过程前后，涉及到相关拦截器（Intercepter）的调用。
⑥. Action 执行完毕，ActionInvocation 负责根据 struts.xml 中的配置找到对应的返回结果。
调用结果的 execute 方法，渲染结果。
⑦. 执行各个拦截器 invocation.invoke() 之后的代码⑧. 把结果发送到客户端2. Struts2 拦截器 和 过滤器 的区别：①、过滤器依赖于Servlet容器，而拦截器不依赖于Servlet容器。
②、Struts2 拦截器只能对 Action 请求起作用，而过滤器则可以对几乎所有请求起作用。
③、拦截器可以访问 Action 上下文(ActionContext)、值栈里的对象(ValueStack)，而过滤器不能.④、在 Action 的生命周期中，拦截器可以多次调用，而过滤器只能在容器初始化时被调用一次。
3. 为什么要使用 Struts2 & Struts2 的优点：①. 基于 MVC 架构，框架结构清晰。
②. 使用 OGNL: OGNL 可以快捷的访问值栈中的数据、调用值栈中对象的方法③. 拦截器: Struts2 的拦截器是一个 Action 级别的 AOP, Struts2 中的许多特性都是通过拦截器来实现的, 例如异常处理，文件上传，验证等。
第1篇一、基础知识与概念理解1. 题目：请简述大数据的基本概念及其与普通数据的主要区别。
解析：考察应聘者对大数据基本概念的理解。
应聘者应能够解释大数据的规模（大量、多样、快速）、价值密度低、处理和分析的技术和方法等特点，并说明大数据与普通数据在数据量、处理方式、分析目标等方面的区别。
2. 题目：大数据的五个V指的是什么？解析：考察应聘者对大数据特征的理解。
大数据的五个V分别是Volume（数据量）、Velocity（数据速度）、Variety（数据多样性）、Veracity（数据真实性）和Value（数据价值）。
应聘者应能够解释每个V的具体含义。
3. 题目：请简述Hadoop生态系统中的主要组件及其功能。
解析：考察应聘者对Hadoop生态系统的了解。
应聘者应能够列举Hadoop生态系统中的主要组件，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Hadoop YARN、Hadoop MapReduce、Hive、Pig、HBase等，并解释每个组件的基本功能和作用。
4. 题目：请简述数据仓库和数据湖的区别。
解析：考察应聘者对数据仓库和数据湖的理解。
应聘者应能够解释数据仓库和数据湖在数据存储、处理、查询等方面的差异，以及它们在数据分析中的应用场景。
二、数据处理与分析5. 题目：请简述ETL（提取、转换、加载）过程在数据处理中的作用。
解析：考察应聘者对ETL过程的了解。
应聘者应能够解释ETL在数据预处理、数据清洗、数据转换等方面的作用，以及ETL工具在数据处理中的应用。
6. 题目：请描述数据切分、增量同步和全量同步的方法。
解析：考察应聘者对数据同步的理解。
应聘者应能够解释数据切分、增量同步和全量同步的概念，并举例说明在实际应用中的具体操作方法。
7. 题目：请简述数据挖掘中的分类、聚类和预测方法。
解析：考察应聘者对数据挖掘方法的了解。
应聘者应能够列举数据挖掘中的分类、聚类和预测方法，如决策树、K-means、支持向量机、神经网络等，并解释每种方法的基本原理和应用场景。
第1篇一、编程题1. 题目：实现一个函数，输入一个整数数组，返回一个布尔值，表示该数组是否包含一个重复元素。
```pythondef containsDuplicate(nums):你的代码```2. 题目：给定一个整数数组 nums，请编写一个函数来移除所有重复的元素，返回移除重复项后的数组的长度。
```pythondef removeDuplicates(nums):你的代码```3. 题目：编写一个函数，计算并返回链表中倒数第 k 个节点的值。
```pythonclass ListNode:def __init__(self, val=0, next=None):self.val = valself.next = nextdef getKthFromEnd(head, k):你的代码```4. 题目：给定一个整数 n，生成一个链表，其元素为从 1 到 n 的整数，并按顺序连接起来。
```pythondef generate(n):你的代码```5. 题目：实现一个函数，该函数可以计算两个字符串的最长公共子序列。
```pythondef longestCommonSubsequence(str1, str2):你的代码```二、系统设计题1. 题目：设计一个在线书店系统，包括用户管理、图书管理、订单管理等功能。
2. 题目：设计一个分布式文件系统，包括数据存储、文件读取、文件写入、文件删除等功能。
3. 题目：设计一个实时推荐系统，根据用户的历史行为和兴趣，推荐相关的商品或内容。
4. 题目：设计一个社交网络系统，包括用户注册、好友关系、消息推送等功能。
5. 题目：设计一个在线支付系统，包括支付接口、支付通知、退款处理等功能。
三、算法题1. 题目：实现一个函数，计算两个整数相加的结果，而不使用加法运算符。
```pythondef add(a, b):你的代码```2. 题目：实现一个函数，判断一个字符串是否为回文。
尚硅谷面试题尚硅谷是一家知名的IT培训机构，提供高质量的编程教育和就业服务。
作为一名学员或者准备面试的应聘者，了解尚硅谷的面试题目是非常重要的。
本文将为大家介绍几道尚硅谷的常见面试题，并且给出详细的解答和思路分析。
面试题一：谈谈Java中的多态性？思路分析：多态性是面向对象编程的重要特性之一，也是Java语言中常见的面试题目。
多态性通过继承和接口实现，实现了父类引用可以指向子类对象的特点。
在面试中，可以从多个角度来回答这个问题，包括多态的定义、实现方式、优点和应用场景等。
解答：多态性是指同一类型的变量，在不同的对象实例上表现出不同的行为。
在Java中，多态性通过继承和接口实现。
通过继承，我们可以定义一个父类，然后派生出多个子类，这些子类都拥有父类的属性和方法。
通过接口，我们可以定义一组规范，然后多个类实现这个接口，根据实现类的不同，调用相同的接口方法会得到不同的结果。
多态性的主要优点是增加代码的灵活性和可扩展性。
通过使用父类引用指向不同的子类对象，我们可以在运行时动态地选择调用哪个子类的方法，从而实现了代码的灵活性。
另外，当需要添加新的子类时，我们只需要继承或者实现相同的父类或接口，而不需要修改原有的代码，从而实现了代码的可扩展性。
多态性适用于很多场景，比如通过一个统一的接口来操作不同的实现类，实现代码的解耦和通用性；通过将子类对象当作父类对象使用，提高代码的灵活性和可维护性等。
但是需要注意，在进行多态操作时，需要保证父类引用指向的对象是其子类对象，否则会出现类型转换异常。
面试题二：谈谈Java中的异常处理机制？思路分析：异常处理是Java编程的重要部分，良好的异常处理能够提高程序的健壮性和容错性。
在面试中，可以从异常的概念和分类、处理方法、异常处理的最佳实践等方面来回答这个问题。
解答：在Java中，异常是指程序在运行时遇到的意外事件或错误条件。
异常分为受检异常（Checked Exception）和非受检异常（Unchecked Exception）。
第1篇一、基础知识与理论1. 请简述大数据的概念及其与传统数据处理的区别。
2. 请解释什么是Hadoop，并简要说明其组成部分。
3. 请简述MapReduce的核心思想及其在Hadoop中的应用。
4. 请描述HDFS（Hadoop分布式文件系统）的工作原理及其优势。
5. 请说明YARN（Yet Another Resource Negotiator）的作用及其在Hadoop中的地位。
6. 请解释什么是Spark，以及它与传统的大数据处理技术相比有哪些优势。
7. 请描述Spark的架构及其核心组件。
8. 请说明什么是Hive，并简要介绍其作用。
9. 请解释什么是HBase，以及它在大数据中的应用场景。
10. 请说明什么是NoSQL，并列举几种常见的NoSQL数据库及其特点。
二、Hadoop生态系统1. 请介绍Hadoop生态系统中常用的数据处理工具，如Hive、Pig、Spark等。
2. 请说明Hadoop生态系统中常用的数据分析工具，如Elasticsearch、Kafka、Flume等。
3. 请解释Hadoop生态系统中数据存储解决方案，如HDFS、HBase、Cassandra等。
4. 请描述Hadoop生态系统中常用的数据仓库解决方案，如Apache Hudi、Delta Lake等。
5. 请说明Hadoop生态系统中常用的数据可视化工具，如Tableau、Power BI、D3.js等。
三、大数据技术1. 请简述大数据技术中的数据清洗、数据集成、数据存储、数据挖掘等基本概念。
2. 请介绍大数据技术中的数据挖掘算法，如聚类、分类、关联规则等。
3. 请说明大数据技术中的数据可视化方法及其在数据分析中的应用。
4. 请描述大数据技术中的实时数据处理技术，如流处理、事件驱动等。
5. 请介绍大数据技术中的机器学习算法及其在数据分析中的应用。
四、大数据应用案例1. 请列举大数据技术在金融、医疗、电商、物联网等领域的应用案例。
大数据项目相关的面试题1. 请简单介绍一下大数据的概念。
嘿，这大数据啊，就是超大量的数据呗。
就像我们生活里各种各样的信息，像你每天上网浏览的网页啊，买东西的记录啊，这些海量的信息聚在一起就成了大数据。
它可重要啦，能让企业知道顾客喜欢啥，然后更好地卖东西，也能让科学家研究很多现象呢。
2. 你知道大数据有哪些常见的存储方式吗？有Hadoop分布式文件系统（HDFS）呀。
这个就像是一个超级大的仓库，能把数据分散存到好多台电脑上，这样就算数据超级多也不怕没地方放啦。
还有NoSQL数据库，像MongoDB之类的，它和传统的数据库不太一样，更适合存储那些结构不那么固定的数据，很灵活呢。
3. 怎么确保大数据的安全性呢？这可重要啦。
一方面呢，要对数据加密，就像给数据上把锁，只有有钥匙的人才能看。
比如说用一些加密算法，像AES算法之类的。
另一方面呢，要做好访问控制，不是谁都能随便看数据的，要设置不同的权限，比如管理员能看很多数据，普通员工只能看一部分。
4. 请举例说明大数据在实际生活中的应用。
你看现在的电商平台，像淘宝呀。
它通过分析大量的用户购买数据，就能知道你可能喜欢啥，然后给你推荐。
还有交通方面，通过分析各个路段的车流量数据，可以调整红绿灯的时间，让交通更顺畅呢。
5. 你了解大数据处理的基本流程吗？一般先得收集数据呀，就像从各个地方把数据搜集过来。
然后是数据预处理，因为收集来的数据可能有点乱，要清理一下，去掉那些错误的或者不完整的数据。
接着就是数据分析啦，用各种算法分析数据，最后就是数据可视化，把分析的结果用图表之类的形式展示出来，这样大家就能很直观地看到结果啦。
6. 什么是数据挖掘？它和大数据有啥关系？数据挖掘呢，就是从大量的数据里找出有用的信息。
它和大数据关系可密切啦。
大数据是数据挖掘的基础，要是没有大量的数据，那挖掘啥呀。
而数据挖掘呢，是大数据的一个重要应用，通过挖掘能让大数据发挥出更大的价值。
7. 如何评估大数据项目的成功与否？可以看是不是达到了当初设定的目标呀。
