ToB企服应用市场:ToB评测及商务社交产业平台

标题: 2023大数据面试总结 [打印本页]

---

作者: 王海鱼    时间: 2023-7-14 11:17
标题: 2023大数据面试总结
先说些废话

作为一个全栈开发工作者，曾经对公司专职的大数据开发有着浓厚的兴趣，所以尝试学习大数据开发所需要的各种技术栈。
本文就是我在学习过程中记录下，所遇到的一些大数据面试的提问，仅供参考。
当然，因为时间精力有限，并非所有的问题我都去记录了答案，如果您不了解某些问题或者不认可我记录的解答，可以带着问题百度或者问ChatCPT，相信会给您留下更深刻的印象。
最后，读者可以把本文当作模拟面试的提纲，欢迎各位在评论区交流，大家一起成长，努力变得更强！！！
高频基础知识点

执行过程

• MapReduce 的执行过程，如何进行一个文件的计算，shuffle的过程（不需要手写MapReduce或者用java写MapReduce）
  
  
  
  • MapReduce执行流程及示例
    
  
  
• HDFS 的读写流程
  
  
  
  • HDFS的读写流程步骤（附图文解析）
    
  
  
• Yarn 的任务提交流程，如何查看任务日志和报错信息
  
  
  
  • hive的执行流程
    
  
  
• Hive 的执行过程（Hive SQL 如何解析成MapReduce的）
  
  
  
  • Hive SQL转化为MapReduce的过程
    
  • hive的执行流程
    
  • 万字长文详解HiveSQL执行计划
    
  • Hive SQL底层执行过程详细剖析
    
  • Hive底层原理：explain执行计划详解
    
  
  
• Spark 任务的执行过程
  
  
  
  • Spark原理 | 任务执行流程
    
  
  
• Spark SQL 的底层执行过程
  
  
  
  • Spark SQL底层执行流程详解
    
  • Spark底层执行原理详细解析
    
  
  

Linux

• 如何查看内存，CPU占用
  
  
  
  • linux下查看cpu使用率和内存占用
    
  
  
• Shell脚本如何定义函数调用
  
• Shell脚本第一行：#!/bin/bash的含义
  
  
  
  • 第一行的内容指定了shell脚本解释器的路径，而且这个指定路径只能放在文件的第一行
    
  • 第一行写错或者不写时，系统会有一个默认的解释器进行解释
    
  
  
• Linux脚本授权是什么？Linux授权命令是什么？
  
  
  
  • chmod [{ugoa}{+-=}{rwx}] [文件或目录]
    
  • chmod [mode=421] [文件或目录]
    
  
  
• Shell标准输出和标准错误是什么？
  
• 工作中常用的Linux命令有哪些？
  

MySQL

• sql的执行计划，执行错误报警机制
  
• 索引有什么优缺点
  
• 什么时候会导致索引失效
  
• 如果我给一张表的所有字段添加索引会有什么样的问题
  
• 如何进行sql调优 高频
  
  
  
  • MySQL在工作中的优化方案总结
    
  
  

Hadoop（HDFS/MapReduce/Yarn）

• Haddop3对于Hadoop2有哪些新特性
  
  
  
  • Hadoop 3.x 版本相对于 Hadoop 2.x的新特性
    
  
  
• HDFS 常用命令有哪些
  
  
  
  • HDFS常用命令
    
  
  
• 工作中遇到 MapReduce 流程的相关问题如何排查
  
• 其他问题汇总
  
  
  
  • 精选Hadoop高频面试题17道
    
  
  

Hive

• 工作中如何进行Hive优化 高频
  
  
  
  • Hive在工作中的调优总结
    
  
  
• Hive中有任务跑的时间比较长，怎么优化
  
• Hive任务处理过程中遇到过什么样的问题
  
  
  
  • Hive企业级性能优化
    
  
  
• Hive SQL 查询比较慢（数据倾斜），怎么处理
  
  
  
  • 实操 | Hive 数据倾斜问题定位排查及解决
    
  • Hive千亿级数据倾斜解决方案
    
  
  
• Hive的参数设置用过哪些，有什么作用
  
• Hive中表关联方式join的分类、用法、应用场景
  
• 什么时候会走MapJoin
  
  
  
  • mapjoin的使用方法以及注意事项
    
  
  
• 什么情况下会产生Hive小文件，小文件有什么危害
  
• Hive的查询过程，哪些方法可以提高查询效率 变相的问优化
  
  
  
  • Hive 提高查询效率的方法
    
  
  
• Hive的窗口函数，常用窗口函数，怎么使用
  
  
  
  • 窗口函数row_number、rank、dense_rank之间的区别

    row_number是行号，不会重复
    rank数据相同的，给出并列排名，但是会跳跃
    dense_rank类似于rank，但不会跳跃
    hive窗口函数之排名函数row_number、rank和dense_rank
    Hive窗口函数保姆级教程
    Hive窗口函数/分析函数详解
    

    
    
  • 如何用窗口函数去重
    
  
  
• Hive SQL的数据去重方式
  
  
  
  • distinct、groupby、row_number
    
  • hive中三种去重的方法
    
  
  
• 项目中Hive有多少表
  
• Hive查询组件Impala了解吗？简单介绍下
  
  
  
  • Impala入门操作
    
  
  
• Hive中的行列转换，除了case when，还有别的方法吗
  
  
  
  • 行转列：collect_set()、collect_list()、concat_ws()
    
  • 列转行：explode()、split()、LATERAL VIEW
    
  • Hive sql 行列转换(行转列，列转行)
    
  
  
• Hive中内部表和外部表的区别？内部表和外部表如果删除了元数据是由谁来维护？元数据的存储位置和管理者是谁
  
  
  
  • 从创建表和删除表两个方面说明
    
  • metastore，master节点上
    
  • mysql，metastore
    
  
  
• Hive分区和分桶的区别？分桶的原理？分区可以提高查询效率吗？分区越多越好吗
  
  
  
  • MR中：按照key的hash值去模除以reductTask的个数
    
  • Hive中：按照分桶字段的hash值去模除以分桶的个数
    
  • 缩小数据查询范围，提高查询效率，但是不是分区越多越好
    
  • Hive中如果有过多的分区，由于底层是存储在HDFS上，HDFS上只用于存储大文件而非小文件，因为过多的分区会增加NameNode的负担
    
  • Hive SQL会转化为MapReduce， MapReduce会转化为多个task，过多小文件的话，每个文件一个task，每个taskー个JVM实例，JVM的开启与销毀会降低系统效率
    
  • 合理的分区不应该有过多的分区和文件目录，并且每个目录下的文件应该足够大
    
  • Hive中分区是否越多越好？
    
  
  
• 如何反查哪条Hive SQL执行较慢？
  
  
  
  • 【Hive】从执行计划DAG中执行慢的Task，找到对应SQL逻辑片段
    
  • 一文学完所有的Hive Sql
    
  
  
• Hive查询在工作中遇到什么样的难点？如何解决？
  

Hbase

• Hbase查询用的多吗，有没有做过优化？
  
  
  
  • 万字长文详解HBase读写性能优化
    
  • Hbase快速入门（超精炼总结）
    
  • 大多数key-value数据库是为了高频写入而设计的，而不是为了高速读取！用来做高性能查询完全是个方向性错误
    
  
  
• Hbase查询过滤器用过吗，简单介绍下
  
  
  
  • RowFilter、FamilyFilter、QualifierFilter、ValueFilter
    
  • SingleColumnValueFilter、SingleColumnValueExcludeFilter、PrefixFilter、PageFilter
    
  • 多过滤器综合查询FilterList
    
  • HBase过滤器查询
    
  
  
• 用户画像的构建是Hbase做的吗？特征值怎么提取的？
  
• 项目Hbase的RowKey是如何设计的？
  
  
  
  • HBase RowKey设计和实现
    
  
  

Scala

• Scala有什么特性
  
• Scala的class和case class在使用层面有什么区别
  
• Scala的Option类型的作用与使用方法
  
• Scala的泛型斜变逆变
  
• Scala的函数柯里化了解吗？优点是什么？
  
• Scala的隐式函数、隐式转换
  
  
  
  • 不是太了解所以查了一下资料
    
  
  
• Scala用过哪些函数
  
  
  
  • Scala常用函数
    
  • scala常用函数大全
    
  
  
• Scala中的String是可变的吗？
  
  
  
  • String是一个不可变的对象，所以该对象不可被修改，这就意味着你如果修改字符串就会产生一个新的字符串对象，但其他对象，如数组就是可变的对象
    
  • String对象是不可变的，如果你需要创建一个可以修改的字符串，可以使用String Builder类
    
  • Scala:字符串
    
  
  
• Scala是否可以多继承
  
  
  
  • Scala中的多重继承由特质（trait）实现并遵循线性化规则
    
  • 在多重继承中，如果一个特质已经显式扩展了一个类，则混入该特质的类必须是之前特质混入的类的子类
    
  • 这意味着当混入一个已扩展了别的类的特质时，他们必须拥有相同的父类
    
  
  

Spark

• 你了解Spark的序列化吗？Spark提供了哪些序列化类？
  
• Spark中RDD持久化了解过吗？
  
• Spark算子分类？常用算子？怎么使用的？  高频
  
• Spark的惰性计算机制了解过吗？（懒加载）
  
  
  
  • Spark的惰性求值
    
  
  
• 工作中如何进行Spark优化？ 高频
  
  
  
  • Spark性能优化的10大问题及其解决方案
    
  • Spark 出现的问题及其解决方案
    
  • Spark内存管理详解
    
  • 详解SparkSQL并行执行多个Job
    
  • Spark的两种核心Shuffle详解（面试常问，工作常用）
    
  • Spark性能调优-Shuffle调优及故障排除篇
    
  • Spark性能调优-RDD算子调优篇
    
  
  
• Spark的Stage和Task的划分？Task数目由什么决定？
  
• Spark的宽窄依赖了解过吗？
  
• Spark如何查看日志和排查报错问题？
  
  
  
  • 如何查看Spark日志与排查报错问题
    
  
  
• 工作中跟有没有遇到到Spark数据倾斜，如何处理的？
  
  
  
  • 详解 Spark 数据倾斜及解决方案
    
  
  
• Spark Streaming怎么保证精准的消费？
  
• Spark在工作中遇到什么样的难点？如何解决？
  

Spark面试资料合集

• Spark面试八股文
  
• Spark吐血整理
  
• Spark学习笔记
  
• 上万字详解Spark Core
  

Kafka

• 简单介绍下kafka的核心概念及个人理解
  
• Kafka在数据传输过程中遇到重复数据怎么处理
  
• Kafka在使用过程中如何保证数据不丢失
  
• Kafka中的ack含义是什么
  
  
  
  • Kafka的ACK含义
    
  
  

Kafka面试八问

大厂面试官竟然这么爱问Kafka，一连八个Kafka问题把我问蒙了？

• 为什么要使用Kafka？
  
• Kafka消费过的消息如何再消费？
  
• Kafka的数据是放在磁盘上还是内存上，为什么速度会快？
  
• Kafka数据怎么保障不丢失？
  
• 采集数据为什么选择Kafka？
  
• Kafka重启是否会导致数据丢失？
  
• Kafka宕机了如何解决？
  
• 为什么Kafka不支持读写分离？
  

Java

• Java的io流分类
  
  
  
  • 数据流向：输入流/输出流；数据类型：字节流/字符流
    
  
  
• Java怎么写事务
  
  
  
  • connection.setAutoCommit(false)
    
  
  
• MyBatis怎么使用事务
  
  
  
  • 使用TransactionFactory和Transaction接口
    
  • 只要是对数据库进行任何update操作（update、delete、insert），都一定是在事务中进行的
    
  
  
• Java的内部类和外部类
  
  
  
  • 在Java中，可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面，这样的类称为内部类
    
  • 内部类一般来说包括这四种：成员内部类、局部内部类、匿名内部类和静态内部类
    
  • 静态成员内部类：使用static修饰类
    
  • 非静态成员内部类：未用static修饰类，在没有说明是静态成员内部类时，默认成员内部类指的就是非静态成员内部类
    
  
  
• Java中全局变量、静态全局变量、静态局部变量和局部变量的区别
  
• Java中重写与重载之间的区别
  
• Java中的final关键字
  
• Java的jvm了解吗
  
  
  
  • 精选大数据面试真题JVM专项
    
  
  
• 多线程，线程启动个数如何确定？最多多少？
  

Flink

• Flink-cdc介绍一下
  
  
  
  • 基于Flink CDC打通数据实时入湖
    
  
  
• Flink和Spark的区别是什么？
  
• 你们之前使用Spark做实时，后来为什么使用Flink了？
  
• Flink的windowapi的分类介绍一下
  
• Flink常用算子介绍一下
  
  
  
  • 硬核！一文学完Flink流计算常用算子
    
  
  
• Flink的cep了解么？怎么使用的？
  
• Flink的水位线了解吗？可以具体讲讲吗？
  
• 你们Flink主要使用api开发还是sql开发？
  
• 能讲讲Flink双流join是如何实现的吗？
  

Flink面试资料合集

• Flink面试八股文
  
• Flink面试大全总结
  
• Flink高频面试题
  
• Flink学习笔记
  

clickhouse

• 你们有有过clickhouse做join吗？如何保证秒级延迟？
  

涉及到项目和数仓的问题

• 简单介绍一下你们项目中的业务吧
  
• 能结合业务说说你们的数仓怎么搭建的吗？你负责哪些模块？
  
  
  
  • 结合公司业务分析离线数仓建设
    
  • 大数据平台中的企业级数仓建设
    
  
  
• 你们项目中的人员怎么分配的？
  
• 你们的主题是根据什么来划分，为什么这么划分？
  
• 你们源数据大概多少张表？
  
• 你们的日志数据到建立事实表的过程中，主要做了什么？
  
• 你们的维度层是怎么建设的
  
• 如果在解析日志文件时遇到很多的硬编码，如何使用维度去解决？
  
• 你们的项目中有多少个指标？负责过多少个？怎么编写的？
  
  
  
  • 数仓中指标-标签，维度-度量，自然键-代理键等常见的概念术语解析
    
  
  
• 如果指标出现同义不同名的情况如何解决？
  
• 阿里的oneData体系有了解吗？
  
  
  
  • 数据中台底层逻辑
    
  • 大数据实践：数据指标中心的建设思路
    
  • 基于OneData的数据仓库建设
    
  
  
• 你们如何保证数据质量的？你日常遇到最多的数据质量问题是什么？
  
  
  
  • 数据仓库之数据质量建设
    
  
  
• 你的项目中离线任务有多少个？任务执行的时间是什么时候？
  
• 你的项目中数据量，日活，漏斗分析大概是多少？以及其他分析的方向？
  
• 你们项目中的业务数据清洗是怎么做的？
  
• 数仓的整体架构是什么样的？数仓是如何分层的？
  
  
  
  • 数仓建设 | ODS、DWD、DWM等理论实战
    
  • 关于数仓建设及数据治理的超全概括
    
  • 数仓建设 | 谁说ODS层就是简单的数据同步？
    
  
  
• 介绍一下项目中的数据流向
  
  
  
  • 可以参考这种用户画像数据流动
    
  
  
• 介绍一下项目中处理后的数据用途？
  
• 数仓中的增量表和全量表分别是怎么做的？有没有用过拉链表？
  
• 工作中有没有遇到的数据倾斜？如何处理的？
  
• 工作中有没有遇到过断点续传的问题？怎么处理的 这个问题具体技术具体处理
  
• 你的数据建模经验介绍一下？
  
  
  
  • 数据建模知多少？
    
  • 通俗易懂数仓建模—Inmon范式建模与Kimball维度建模
    
  • 浅谈数仓模型（维度建模）
    
  
  
• Java框架在你们项目中的应用？
  
• 你在实时开发的过程中遇到什么问题？如何解决的？
  
• 你们的实时模型是如何进行优化的？怎么评估它是否是一个优质的模型？
  
• 你们的任务监控有做过吗？主要监控什么？
  
• 你们如何保证数据的准确性？
  
• 埋点数据缺失怎么处理，埋点数据相关的表示如何设计的？
  
• 零点漂移如何解决？
  
• 有做过用户路径模型吗？每条路径的转化率是多少？（是不是类似页面单跳率那种）
  
• 你们的OLAP引擎主要用的什么？为什么这样选型？
  
• 能聊聊端到端的一致性和精准一次消费吗？
  

工作内容的问题

• 你们的需求周期一般是多久？拿到需求之后怎么分析？
  
• 在完成需求的过程中，有没有考虑过数仓的通用性，你们是如何体现的？
  
• 你在工作中的最大收获是什么，带给你什么样的能力？
  
• 你们的工作强度怎么样，能接受加班吗？
  
• 如果一周内让你做十个紧急的需求，你会怎么办？
  
• 你们部门之间是直接进行对接吗？
  
• 有没有反驳过产品提出的需求，如果不合理怎么办？
  

各种组件需要学到什么样的程度

hadoop学习到什么样的程度

• hdfs、mapreduce、yarn 基本原理即可
  
• 各种面试基本题完成即可
  
  
  
  • MapReduce的执行过程，如何进行一个文件的计算，shuffle的过程（不需要手写mapreduce或者用java写mapreduce）
    
  • HDFS的读写流程
    
  • Yarn的任务提交流程，如何查看任务日志和报错信息
    
  
  
• 大多数公司可能都进入spark阶段了
  

spark学习到什么样的程度

• 主要为了优化mapreduce2的一些问题，利用内存计算，减少磁盘IO
  
• spark streaming + hbase 离线实时 -> 使用flink搭建一整套实时
  
• 熟悉spark开发的api和常用的算子
  
• 熟悉spark调优
  
• spark的应用：批处理，流处理流计算（flink和sparkstreaming），数据分析，图形计算
  

spark面试重点

• 一些八股文知识点，基本原理，是高频且必须熟练知晓的，核心原理的流程和图
  
• spark常见报错的解决方案
  
  
  
  • real spark冲突怎么解决
    
  • om怎么处理，driver的om和excute的om分别怎么处理
    
  
  
• 参数调优，集群层面调优，应用层面调优
  
  
  
  • 为什么这么做
    
  • 有没有更好的方案
    
  
  
• sparksql调优
  
  
  
  • 调优场景
    
  • 怎么发现问题的
    
  • 发现问题后怎么定位问题的
    
  • 定位问题后怎么解决的
    
  • 解决之后达到什么样的一个效果
    
  • 还有哪些更好的一些优化方案吗
    
  
  
• 根据业务场景现场写sql，根据数仓的理论优化sql
  
  
  
  • 常规的业务逻辑，join，for函数，截取字符串，嵌套多个高级函数
    
  
  
• 企业开发使用场景的解决方案
  
  
  
  • udf管理：统一仓库管理还是自己提交，怎么解决相同含义的sql function被重复的udf提交
    
  • thift server怎么用的，怎么用的，怎么解决多租户，怎么解决权限，怎么解决负载均衡
    
  
  
• spark平台和二次开发，源码，遇到的问题详细问
  
• 面试流程相关
  
  
  
  • 10-20分钟问项目
    
  • 20分钟问编程基础
    
  • 20分钟问组件
    
  • spark问20分钟左右
    
  
  

spark畅谈

• 小公司大部分业务场景是离线开发，实时场景也较少
  
• 大公司80%离线，20%实时
  
• sparkstreaming批处理比flink批处理更快，性能差百分之五十左右，spark使用门槛较低
  
• 入职后可以想老员工讨教经验，核心组件
  
• 博客快速浏览一些内容
  
• 官网提供的一些例子
  

未来技术趋势

• 万字详解数据仓库、数据湖、数据中台和湖仓一体
  
• 一文读懂大数据实时计算
  
• 20000字详解大厂实时数仓建设
  

附录

面试资料总结

• 大数据面试吹牛草稿V2.0
  
• 史上最全大数据面试题​V3.1
  
• 精选大数据面试真题10道
  

大厂面试总结

• 字节跳动大数据开发面试题-附答案
  
• 美团优选大数据开发岗面试真题-附答案详细解析
  

我是 fx67ll.com，如果您发现本文有什么错误，欢迎在评论区讨论指正，感谢您的阅读！
如果您喜欢这篇文章，欢迎访问我的 本文github仓库地址，为我点一颗Star，Thanks~
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！

---

欢迎光临 ToB企服应用市场:ToB评测及商务社交产业平台 (https://dis.qidao123.com/)

Powered by Discuz! X3.4