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大數據開發工程師面試題及答案 大數據分析工程師面試題

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大數據開發工程師面試題及答案 大數據分析工程師面試題

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作為一名大數據開發工程師，可負責的工作內容有很多，比如數據倉庫建設、ETL開發、數據分析、數據指標統計、大數據實時計算平臺及業務開發建設等 。企業為了能夠精準地掌握應聘者是否具備一定基礎的崗位適應能力，一般都會設置筆試 。今天分享一些大數據開發工程師筆試的應答技巧，希望能對大家有所幫助 。
大數據開發是專業性較強的行業，所以工程師需要熟練地掌握相關的專業知識——主流的大數據處理平臺、大數據開發技術，例如：Hadoop、Spark、Hive等，才能在在筆試中應對自如 。
Hadoop
Hadoop是現在流行的大數據處理平臺，因此其相關內容可以說必考 。Hadoop包括HDFS、MapReduce、Yarn、Zookeeper等重要的組件 。?？嫉膬热萦校?br /> 1、HDFS：主要掌握HDFS讀寫流程，當時考試時可能會延伸為“HDFS在讀取文件的時候，如果其中一個塊突然損壞了怎么辦？”、“HDFS在上傳文件的時候，如果其中一個DataNode突然掛掉了怎么辦”等問題；
2、MapReduce：掌握MapReduce的執行過程及各Task的工作機制、MapReduce中間的Combine的作用、MapReduce解決數據傾斜問題等內容；
3、Yarn：重點掌握Yarn集群的架構和工作原理、任務提交流程、資源調度模型等；
4、Zookeeper：需要了解Zookeeper主要提供的集中服務，如Leader選舉、負載均衡、分布式隊列和分布式鎖等 。
Spark
Spark可以說是一個非常非常“快”的大數據計算引擎，能夠高速地完成大量數據的復雜處理任務 。同為大數據處理的常用工具，Spark經常會被拿來和Hadoop作比較，因此在筆試中，也會出現許多諸如“Spark和Hadoop的區別”、“Spark解決了Hadoop的哪些問題？”等題目 。
當然，要輕松回答比較類型的題，還得建立在掌握Spark要點的基礎上 。關于Spark本身，?？嫉膬热萦校篠park任務執行流程、Spark的寬窄依賴、介紹Spark的RDD、Spark遇到數據傾斜的做法等 。
Hive
Hive是一個基于Hadoop實現的數據倉庫工具，它可以將數據文件組成表格并具有完整的類SQL查詢功能，還可以將類SQL語句自動轉換成MapReduce任務來運行 。
關于Hive，考查最多的是Hive的作用，因此，根據以上，記住Hive是什么，可以做什么，有什么優勢，就可以輕松作答了 。

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【大數據開發工程師面試題及答案 大數據分析工程師面試題】求職不容易，但是想要成功找到工作，需要大家提前做好準備 。保持謙虛的心態認認真真做好筆試準備 。作為一名大數據開發工程師，大家也可以通過筆試的環節對自己的專業知識和能力進行檢測，如果有哪方面不足及時進行補充提升 。最后，預祝每位應聘者都能成功找到心儀的工作 。