大数据培训就业面试常见的五大问题

大数据面试常见问题
这是一篇由网络搜集整理的关于大数据面试常见问题的文档，希望对你能有帮助。

大数据面试常见问题
1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的'结果。

2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的?
3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则?
4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离?
5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库?
6、如何设计一个解决抄袭的方案?
7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用?
8、点击流数据应该是实时处理?为什么?哪部分应该实时处理?
9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型?同时你是如何定义“好”?存在所有情况下通用的模型吗?有你没有知道一些模型的定义并不是那么好?
10、什么是概率合并(AKA模糊融合)?使用SQL处理还是其它语言方便?对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言?
11、你是如何处理缺少数据的?你推荐使用什么样的处理技术?
12、你最喜欢的编程语言是什么?为什么?
13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。

14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是?
15、什么是大数据的诅咒?
16、你参与过数据库与数据模型的设计吗?
17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择?你对于商业智能和报表工具有什么想法?
18、你喜欢TD数据库的什么特征?
19、如何你打算发100万的营销活动邮件。

你怎么去优化发送?你怎么优化反应率?能把这二个优化份开吗?。

大数据行业面试题目及答案一、概述大数据行业在近年来迅速发展，对于求职者来说，面试是进入这个行业的重要一步。

本文将为大家介绍一些常见的大数据行业面试题目及其答案，希望能够帮助大家更好地准备与应对面试。

二、技术问题1. 什么是大数据？大数据的特点是什么？大数据是指规模庞大、复杂度高且难以通过传统方式进行处理的数据集合。

其特点包括数据量巨大、多样性、高速度和价值密度低。

2. 大数据处理的常用方法有哪些？常用的大数据处理方法包括分布式存储与计算、数据挖掘和机器学习、并行计算和分布式文件系统等。

3. 请介绍一下Hadoop生态系统。

Hadoop生态系统是由Apache基金会开发和维护的一套开源大数据处理平台。

它包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）和YARN（资源管理器）等核心组件。

4. 什么是MapReduce？它的工作原理是什么？MapReduce是一种分布式计算模型，其工作原理基于分治法和函数式编程思想。

它将任务分解成多个子任务，并通过Map和Reduce两个阶段完成数据的处理和计算。

5. 数据清洗在大数据处理中的重要性是什么？数据清洗是指通过对数据集进行去噪、去重、填充缺失值等处理，使数据变得规整、干净、可用。

在大数据处理过程中，数据清洗是确保数据质量和结果准确性的重要步骤。

三、业务问题1. 你认为大数据对于企业有哪些价值？大数据可帮助企业进行市场分析、精准营销、客户关系管理、商业智能等方面的工作，提升企业的运营效率和决策能力，创造更大的商业价值。

2. 在大数据分析中，常用的数据挖掘技术有哪些？常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测和异常检测等。

3. 请介绍一下数据湖（Data Lake）的概念和作用。

数据湖是指以一种原始、未经加工和结构化的方式存储大量数据的存储库。

它可以集中存储各种类型和格式的数据，为数据科学家和分析师提供快速而灵活的查询和访问，以支持数据分析和决策。

⼤数据⾯试常见的5⼤问题及回答⼤数据⾯试常见的五⼤问题⼤数据⾯试的主要内容是“问”和“答”，应聘者在回答问题时，不同的切⼊点会产⽣不同的结果，相信很多⼈都有深刻体会。

济南优就业IT培训的⼩编总结了⼤数据⾯试常见的五⼤问题，希望对求职应聘者有所帮助，仅供参考。

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答，那么结果可能是被pass掉。

优就业提醒⼤家，要尽可能说⼀些和⼯作相关的优点，⽐如“学习能⼒特别强”、“接受新事物的速度快”等，另外⼀定要举例⼦进⾏证明，让⾯试官觉得这个优点很真实。

2、你为什么要学习⼤数据开发?其实这个问题只是⾯试官想要知道应聘者的态度⽽已。

通过应聘者的回答，⾯试官⼀⽅⾯可以初步了解应聘者对⼤数据开发的认知程度，另⼀⽅⾯能从应聘者的话⾥⾯判断出他们对⼤数据开发是什么样的态度。

优就业建议⼤家，不论应聘者学习⼤数据开发的初衷如何，给予⾯试官的回答都应该呈现积极的学习⼼态。

3、你最近做过哪些有挑战的项⽬?这个问题的关键是挑战，是对⼤数据开发过程中的冲刺。

⼀般情况下，是否做过有挑战性的项⽬并不好回答，即使同⼀项⽬，不同能⼒的⼈有不同的感觉。

但是没有做过⾃⼰认为的有挑战的项⽬，就不代表可以回答“没做过”、“没什么挑战性”这类的话语。

优就业建议，⾯试官希望通过应聘者的回答看到他们的学习能⼒、应⽤能⼒、解决问题的能⼒，以及团队合作的能⼒，所以应聘者应该挑出某项⽬中那些可以提⾼能⼒的地⽅，然后呈现出来。

4、你对⼤数据技术体系的掌握程度怎样?关于这个问题，主要是⾯试官想要了解应聘者的技术能⼒，确定应聘者是否属于公司需要的⼈才。

优就业建议，如果⾯试官问的范围⽐较⼴，应聘者可以根据⾃⾝所学，从⼏⼤部分描述掌握程度，把⼤数据技术体系中的要点阐述清楚，这样不仅能够避免直接回答“掌握得不错”，还能将⾃⼰的语⾔逻辑性呈现给⾯试官。

第1篇一、基础知识1. 请简述大数据的定义及其特点。

2. 请简述大数据的五个V，分别是什么？3. 请简述大数据的三个层次，分别是什么？4. 请简述大数据与云计算之间的关系。

5. 请简述大数据在各个行业的应用场景。

二、Hadoop生态系统1. 请简述Hadoop生态系统的组成部分。

2. 请简述Hadoop的核心组件，如HDFS、MapReduce、YARN等的作用。

3. 请简述HDFS的工作原理，包括数据存储、读取、复制等方面。

4. 请简述MapReduce的工作原理，包括Map、Shuffle、Reduce等阶段。

5. 请简述YARN的工作原理，包括资源管理、任务调度等方面。

三、数据存储与处理1. 请简述数据仓库与数据湖的区别。

2. 请简述Hive、Pig、Spark SQL等数据查询工具的特点及适用场景。

3. 请简述HBase、Cassandra等NoSQL数据库的特点及适用场景。

4. 请简述数据清洗、数据集成、数据转换等数据处理技术的应用。

5. 请简述数据仓库的设计原则及架构。

四、数据挖掘与机器学习1. 请简述数据挖掘的基本流程。

2. 请简述常用的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则等。

3. 请简述机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、强化学习等。

4. 请简述常用的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机等。

5. 请简述深度学习的基本概念，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

五、大数据分析与应用1. 请简述大数据分析的基本流程。

2. 请简述大数据分析在各个行业的应用案例。

3. 请简述大数据可视化技术的应用。

4. 请简述大数据安全与隐私保护的重要性及措施。

5. 请简述大数据在智慧城市建设中的应用。

六、面试实战1. 请描述一个你参与的大数据项目，包括项目背景、目标、技术方案、成果等。

2. 请简述你在项目中遇到的技术难题及解决方案。

3. 请简述你在项目中如何与团队成员协作，共同推进项目进展。

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。

大数据常用面试题近年来，大数据技术的快速发展使得其在各行各业中的应用越发广泛。

作为一门专业技术，大数据不仅要求掌握相关工具和技术，还需要对其原理和应用进行深入理解。

因此，在大数据领域求职面试中，常常会出现一些考察候选人专业知识和技能的问题。

本文将介绍一些大数据常用面试题，以帮助读者准备面试，从而提升求职竞争力。

1. 什么是大数据？大数据有哪些特征？大数据是指由传统数据处理工具难以处理的庞大数据集合，通常具有以下特征：- 大量性：数据规模非常大，往往以TB、PB甚至EB为单位。

- 高维性：数据集包含大量的特征维度，需要机器学习等技术进行处理和分析。

- 具有多样性：数据来源丰富多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

- 高速性：数据的产生速度快，需要实时或近实时的处理和分析。

- 价值密度低：大数据中往往包含大量的无效信息，需要挖掘和提取有价值的数据。

2. 大数据处理中的常用技术有哪些？在大数据处理中，有许多常用的技术和工具，例如：- 分布式存储和计算：如Hadoop、Spark等，用于存储和处理大规模数据。

- 数据抽取和清洗：如Flume、Sqoop等，用于从多个数据源中提取和清洗数据。

- 数据挖掘和机器学习：如Mahout、TensorFlow等，用于从大数据中挖掘知识和模式。

- 数据可视化：如Tableau、Power BI等，用于将数据转化为可视化的图表和报表。

3. 请简要介绍一下Hadoop和Spark。

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据。

它包括两个核心组件：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。

HDFS将数据分布式存储在集群的多个节点上，而MapReduce通过将计算任务分解为多个子任务并行执行，实现了对大规模数据的高效处理。

Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，也是一个用于构建大规模数据处理应用的开发框架。

相对于Hadoop的MapReduce模型，Spark采用了内存计算，能够显著提高计算速度。

大数据常用面试题在大数据领域，面试过程中经常会涉及到一些常见的问题，这些问题旨在考察面试者对于大数据的理解、技术能力和解决问题的能力。

本文将介绍一些常用的大数据面试题及其解答。

一、大数据的定义和特点1. 请简要解释什么是大数据？大数据是一种处理和分析超大规模、复杂多样、高速增长的数据集的方法和技术。

它具有三个特点：数据量庞大、数据类型多样、数据生成速度快。

2. 大数据与传统数据的区别是什么？相比传统数据，大数据具有更高的数据量、更多类型的数据和更快的数据生成速度。

传统数据更注重数据的精确性和规整性，而大数据则更注重从数据中挖掘出有价值的信息。

3. 大数据的4V是什么？大数据的4V指的是Volume、Variety、Velocity和Value。

Volume 表示数据的规模，Variety表示数据的多样性，Velocity表示数据的生成速度，Value表示数据的价值。

二、大数据处理和存储技术1. 请简要介绍一下Hadoop和Spark。

Hadoop是一种分布式计算框架，主要用于处理大规模数据集，采用了分布式计算和分布式存储的方式。

Spark是一种快速通用的集群计算系统，可以高效地处理大规模数据集，并具有更快的速度和更强的扩展性。

2. 请简要介绍一下MapReduce的工作原理。

MapReduce是Hadoop中的一种计算模型，它的工作原理可以概括为Map和Reduce两个过程。

Map过程将输入数据切分为若干个小任务，并由多个计算节点并行处理，生成中间结果。

Reduce过程将Map过程生成的中间结果进行合并和计算，得到最终结果。

3. 请简要介绍一下Hive和HBase。

Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射到一张表中，并提供类似SQL的查询接口。

HBase是一种分布式的面向列的NoSQL数据库，用于存储大规模结构化、半结构化和非结构化数据。

三、大数据算法和模型1. 请解释一下什么是机器学习？机器学习是一种通过计算机利用大数据并不断优化算法和模型的方法，使计算机能够从数据中自动学习并改进性能，而无需显式地编程。

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。

第1篇一、基础知识1. 请简述大数据的概念及其特点。

答：大数据是指规模巨大、数据类型多样、数据价值密度低、数据增长速度快的海量数据。

其特点包括：数据量大（Volume）、数据类型多样（Variety）、价值密度低（Value）、数据增长速度快（Velocity）。

2. 请列举大数据处理的三个关键技术。

答：大数据处理的关键技术包括：分布式文件系统（如HDFS）、分布式计算框架（如MapReduce、Spark）、数据仓库技术（如Hive、Impala）。

3. 请简述Hadoop的核心组件及其作用。

答：Hadoop的核心组件包括：（1）HDFS（Hadoop Distributed File System）：分布式文件系统，用于存储海量数据。

（2）MapReduce：分布式计算模型，用于处理海量数据。

（3）YARN（Yet Another Resource Negotiator）：资源管理框架，用于管理计算资源。

（4）HBase：分布式、可扩展、支持随机访问的NoSQL数据库。

4. 请简述Spark的核心组件及其作用。

答：Spark的核心组件包括：（1）Spark Core：提供通用集群计算能力和内存计算抽象。

（2）Spark SQL：提供对结构化数据的支持。

（3）Spark Streaming：提供实时流处理能力。

（4）MLlib：提供机器学习算法库。

（5）GraphX：提供图处理能力。

5. 请简述Hive和Impala的区别。

答：Hive和Impala都是数据仓库技术，但它们在实现原理和性能上有所不同：（1）实现原理：Hive基于Hadoop的MapReduce模型，而Impala基于Spark SQL。

（2）性能：Impala的性能优于Hive，因为它是基于内存的计算。

二、数据处理与存储6. 请简述ETL（Extract, Transform, Load）在数据处理中的作用。

答：ETL是数据仓库中的核心概念，其作用包括：（1）提取（Extract）：从各种数据源提取数据。

大数据面试题及答案在大数据领域求职面试中，面试官通常会提问一系列与大数据相关的问题，以了解应聘者对于大数据概念、技术和应用的理解。

本文将列举一些常见的大数据面试题，并提供相应的答案，帮助读者更好地准备和应对大数据面试。

一、大数据的定义及特征1. 请简要解释什么是大数据？大数据指的是规模庞大、结构复杂、速度快速增长的数据集合。

这些数据量大到无法使用传统的数据处理工具进行存储、管理和分析。

2. 大数据有哪些特征？大数据的特征主要包括4个方面：数据量大、数据来源多样、数据处理速度快、数据结构复杂。

3. 大数据的应用领域有哪些？大数据在多个领域都有应用，包括但不限于金融、电子商务、物流、医疗、社交媒体、智能交通、城市管理等。

二、大数据处理及存储技术4. 大数据的处理流程是怎样的？大数据的处理流程通常包括数据获取、数据存储、数据清洗、数据分析和数据可视化等环节。

5. 大数据存储有哪些技术？常见的大数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统如Hadoop HDFS等。

6. 请简要介绍Hadoop框架。

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。

HDFS用于大规模数据的存储，而MapReduce用于数据的处理和计算。

三、大数据分析与挖掘7. 大数据分析的流程是怎样的？大数据分析的流程通常包括数据预处理、数据挖掘、模型建立、模型评估和结果应用等环节。

8. 大数据分析常用的算法有哪些？大数据分析常用的算法包括关联规则挖掘、聚类分析、分类算法、回归算法、时序分析等。

9. 请简要介绍机器学习和深度学习在大数据分析中的应用。

机器学习和深度学习是大数据分析中常用的技术手段，它们可以通过训练模型从大数据中学习，并根据学习结果进行预测、分类和优化等任务。

四、大数据安全与隐私10. 大数据安全存在哪些风险？大数据安全面临的风险包括数据泄露、数据篡改、数据丢失、隐私保护等问题。