本篇文章给大家谈谈spark大数据处理面试，以及spark大数据分析技术与实战对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、spark是大数据的什么模块
- 2、大数据工程师(ETL)面试系列(1)
- 3、面试大数据时要怎么准备
- 4、大数据面试题及答案谁能分享一下
- 5、大数据工程师跳槽找工作?做好这几点
- 6、大数据处理为何选择spark?
spark是大数据的什么模块
1、第二模块：大数据框架 Hadoop：重点学，毕竟大数据是以Hadoop起家的，里面就HDFS，MapReduces，YARN三个模块。Hive：先学会怎么用，当作一个工具来学习。Spark：重点学，用来替代Hadoop的MapReduces的，里面重点有三块：Spark Core，Spark SQL，Spark Streaming。Flink：我还没学。
2、Spark流模块先汇聚批量数据然后进行数据块分发（视作不可变数据进行处理），而Storm是只要接收到数据就实时处理并分发。不确定哪种方式在数据吞吐量上要具优势，不过Storm计算时间延迟要小。总结下，Spark和Storm设计相反，而Spark Steaming才和Storm类似，前者有数据平滑窗口（sliding window），而后者需要自己去维护这个窗口。
3、通俗一点讲，Spark是做大数据处理的，RDD是其中极为重要的数据抽象，海量数据会被拆分为多个分片放在不同的集群节点上，RDD就是这些分布式数据的集合。在Spark Scala中， RDD就是一个类，每个RDD的实例表示一个具体的分布式数据集合。
大数据工程师(ETL)面试系列(1)
1、大数据工程师首先是一个系统工程师，也是一个软件工程师。同时，他还得有一些特定的技能，会做大规模数据处理，比如当你的数据有PB量级甚至ZD量级时，你需要会Leverage云平台等，通过几千台机器并行处理，解决大规模数据处理的问题。
2、面试过程是一次高效的交流 首先，我觉得面试官有责任保证面试过程是一次高效的交流。你要获取到你需要的信息，对面试者做全方位的考量；面试者也要获取到他需要的信息，面试官（若面试成功很大可能是自己的上级）的水平，公司技术要求水平，自己是否适合这家公司，公司是否需要自己。
3、Java是必问的，不过问的不深，把Javase部分吃透，足以应付Java部分的面试。（2）Hadoop生态，Yarn、Zookeeper、HDFS这些底层原理要懂，面试经常被问。（3）Mapreduce的shuffle过程这个也是面试被常问的。（4）Hbase和HIve，搞大数据这些不懂真的说不过去。
4、随着越来越多的公司倾向于大数据运营，人才需求达到历史最高水平。这对你意味着什么？如果您想在任何大数据岗位上工作，它只能转化为更好的机会。您可以选择成为数据分析师，数据科学家，数据库管理员，大数据工程师，Hadoop大数据工程师等。 在本文中，慧都网将介绍与大数据相关的前10大数据面试问题。
面试大数据时要怎么准备
1、首先，我觉得面试官有责任保证面试过程是一次高效的交流。你要获取到你需要的信息，对面试者做全方位的考量；面试者也要获取到他需要的信息，面试官（若面试成功很大可能是自己的上级）的水平，公司技术要求水平，自己是否适合这家公司，公司是否需要自己。
2、简历 大家都知道面试一定要带简历，那么怎样才能制作出一份让面试官满意的简历呢。这里小编建议大家可以试试STAR法则，可以着重凸显出自己在数据分析项目中取得的成绩。另外简历一定要结合招聘要求来制作，与招聘要求的匹配度越高才更容易被hr发现，不要偷懒，用一份简历打天下。
3、自我简介：用一句话说明白自己的学历专业年龄工作经历等；2）我会什么：包括会用什么工具，懂得什么理论知识；3）我做过什么：介绍下项目的内容，通过什么手段，达到了什么成果。自我介绍的重点是在最短的时间突出自己的项目经历和技术水平，但也不用过于详细，留给面试官问问题的空间。
4、至于主动性，或是责任心，有多方面和多种方式可以考察和验证，比如，聊过去的项目，在项目中的角色，完成的任务，完成的质量。在聊算法，写代码的过程中，也能够窥见一些，因为，一个不主动负责的人，是很难在完成具体任务时佯装出来的。
5、业务能力（数据思维）数据分析的本质是要对业务有帮助。因此数据分析有一个很重要的知识点就是用户画像。用户画像是企业业务中用到比较多的场景，对于数据分析来说，就是对数据进行标签化，实际上这是一种抽象能力。关于如何准备数据分析师面试，青藤小编就和您分享到这里了。
大数据面试题及答案谁能分享一下
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。
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。
动手题 我给你一组数据，如果要你做数据清洗，你会怎么做？实际上，这一道题中，面试官考核的是基本的数据清洗的准则，数据清洗是数据分析必不可少的重要环节。你可能看到这个数据存在 2 个问题：典韦出现了 2 次，张飞的数学成绩缺失。针对重复行，你需要删掉其中的一行。
MySQL面试精华：40个经典问题深度解析！深入理解MySQL的关键知识点，从基础到进阶，一文带你全面掌握！事务与隔离级别： MySQL中的事务是逻辑操作的基本单元，通过undo log、redo log、锁机制及MVCC实现四大特性：原子性（undo log）、一致性（redo log）、隔离性（锁）和持久性（MVCC）。
关于数据分析师常见的面试问题集锦 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。
大数据工程师跳槽找工作?做好这几点
1、我们都知道的，大数据是个技术行业，那么技术行业里，当然是靠技术吃饭的，大数据工程师想要找到一份好给工作，首先就要把专业技能掌握通透。一名符合企业用人需求的大数据工程师，需要对基于Hadoop的大数据生态体系有深入认识，熟悉Hadoop/HBase/Spark/Storm/flink/ES/Druid/Alluxio等相关技术。
2、当下我国大数据产业保持高速发展态势，各级政府和企业大力推进，使得产业发展迎来“黄金期”，携程、滴滴、百度等大型互联网企业也在招聘大数据人才，目前国内有大概有30万左右的数据人才，但是市场的需求量远大于这个数字，大数据分析师在市场是极缺人才。
3、自我简介：用一句话说明白自己的学历专业年龄工作经历等；2）我会什么：包括会用什么工具，懂得什么理论知识；3）我做过什么：介绍下项目的内容，通过什么手段，达到了什么成果。自我介绍的重点是在最短的时间突出自己的项目经历和技术水平，但也不用过于详细，留给面试官问问题的空间。
4、在跳槽前，你需要对新工作需要的技能和能力进行提前准备，这样才能更好地适应新的工作。比如你对新的工作内容不熟悉，那么就可以通过一些培训来进行学习。现在很多人都喜欢自己学习一些技能和知识，然后再到网上去找相关的课程来学习。
5、Hadoop大数据开发方向 市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。 数据挖掘、数据分析&机器学习方向 学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。
大数据处理为何选择spark?
1、分布式处理能力：Spark的核心优势在于其分布式处理能力。传统的数据处理方式在面对海量数据时，往往会遇到性能瓶颈。而Spark通过分布式计算，能够将大数据任务分解成多个小任务，并在集群中的多个节点上并行处理，从而大大提高了数据处理的速度和效率。
2、首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施：它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。
3、Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
4、Spark，是一种One Stackto rule them all的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。
5、Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，目的是更快速的进行数据分析。Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发开发，其核心部分的代码只有63个Scala文件，非常轻量级。
spark大数据处理面试的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于spark大数据分析技术与实战、spark大数据处理面试的信息别忘了在本站进行查找喔。
