大数据算法面试（大数据算法面试题及答案）

本篇目录：

1、常见大数据公司面试问题有哪些?2、面试问你们大数据项目的数据结构是怎样的3、如何准备数据分析师面试?4、大数据分析师面试题:Redis的耐久化战略5、大数据工程师(ETL)面试系列(1)6、面试大数据工作要做好哪些准备?

常见大数据公司面试问题有哪些?

1、你自身的优点 这个问题不仅仅是在大数据面试当中常常被问，在各行各业的面试中都经常出现。

2、大数据和Hadoop几乎是同义词。随着大数据的兴起，专门从事大数据操作的Hadoop框架也开始流行起来。专业人员可以使用该框架来分析大数据并帮助企业做出决策。注意： 这个问题通常在大数据访谈中提出。

3、尚硅谷大数据面试的一些基本问题总结如下：讲讲你做的过的项目。 项目里有哪些 难点重点注意点呢？讲讲多线程吧， 要是你，你怎么实现一个线程池呢？讲一下Mapreduce或者hdfs的原理和机制。map读取数据分片。

4、目前，数据结构和算法是许多知名企业面试的必考问题。国内外各大互联网公司在面试过程中，都多少听说了一些有关数据结构和算法的主题。而且，规模越大的公司，越重视数据结构和算法。

5、互联网行业瞬息万变，光数据的存储就有Oracle、MySQL、Hadoop、Spark、Hive、Impala、谷哥哥三驾马车等一大堆奇奇怪怪的东西。互联网行业的从业者经常要面对新需求、新工具、新方法。

面试问你们大数据项目的数据结构是怎样的

熟悉数据结构原理，复杂的项目无需为需求实现原理而烦恼。优化能力提升 随着了解的加深，能够发现与工作中数据结构特性相违背的代码，并具有优化修改的能力。

从逻辑结构来看：数组必须事先定义固定的长度(元素个数)，不能适应数据动态地增减的情况，即数组的大小一旦定义就不能改变。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。

如何准备数据分析师面试?

1、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。

2、数据 ETL 工程师还需要掌握 ETL 工具，比如 Kettle。如果是数据可视化工作，需要掌握数据可视化工具，比如 Python 可视化，Tableau 等。如果工作和数据采集相关，你也需要掌握数据采集工具，比如 Python 爬虫、八爪鱼。

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。

4、考察对数据的敏感度 面试的时候，数据部门经理问一些生活中的数据的问题，一个优秀的数据分析师对数据有很强的敏感度，生活中常见的数据，你直观的感受往往能反应出你的资质。

大数据分析师面试题:Redis的耐久化战略

RDB是将Redis内存中数据的快照存储在磁盘内，是Redis的默认持久化方案。RDB持久化默认有三种策略 可在redis.conf中配置，会以一段时间内达到指定修改的次数为规则来触发快照操作，快照文件名为dump.rdb。

存储结构： 内容是redis通讯协议(RESP )格式的命令文本存储。比较： aof文件比rdb更新频率高，优先使用aof还原数据。

前言Redis是一种高级key-value数据库。它跟memcached类似，不过数据可以持久化，而且支持的数据类型很丰富。有字符串，链表，集 合和有序集合。支持在服务器端计算集合的并，交和补集(difference)等，还支持多种排序功能。

RDB 可以最大化 Redis 的性能：父进程在保存 RDB 文件时唯一要做的就是 fork 出一个子进程，然后这个子进程就会处理接下来的所有保存工作，父进程无须执行任何磁盘 I/O 操作。

·首先介绍RDB、AOF的配置和运行流程，以及控制持久化的相关命令，如bgsave和bgrewriteaof。 ·其次对常见持久化问题进行分析定位和优化。 ·最后结合Redis常见 的单机多实例部署场景进行优化。

大数据工程师(ETL)面试系列(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。

(1)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。

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。

面试大数据工作要做好哪些准备?

大数据面试要准备一些应试须知：让面试官记住你的名字。

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。投递 投递简历最好不要海投。如果中意一家公司，可以选择多平台投递。面试 终于到了最关键的环节了。

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。

考察对数据的敏感度。面试的时候，数据部门经理问一些生活中的数据的问题，一个优秀的数据分析师对数据有很强的敏感度，生活中常见的数据，你直观的感受往往能反应出你的资质。数学基本概念和统计学方法。

二是可以考察平时的训练积累和经验，包括工作方式，编程风格，思考方法，等等。三是接受任务和完成任务的主动性，是不是愿意接受任何团队需要完成的任务。四是完成任务的速度和质量，也就是出活的速度和质量。

具体工具(sklearn、Python、Numpy、Pandas 等)工程师一定需要掌握工具，你通常可以从 JD 中了解一家公司采用的工具有哪些。

到此，以上就是小编对于大数据算法面试题及答案的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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