大數(shù)據(jù)工程師面試筆試寶典

前言
第1章 面試筆試心得交流
1.1 擺正求職心態(tài)／1
1.2 求職前準備／2
1.3 做好自我介紹／4
1.4 職業(yè)規(guī)劃是什么／5
1.5 為什么離開上一家公司／6
1.6 被面試官否定怎么辦／6
1.7 加分項一定要呈現(xiàn)出來／7
1.8 面試禁忌／8
1.9 面試會有哪些“坑”／8
1.10 如何應對自己不會回答的問題／9
1.11 如何應對某一次面試失?。?0
1.12 面試成功是否就高枕無憂／11
第2章 大數(shù)據(jù)工程師面試筆試攻略
2.1 大數(shù)據(jù)職業(yè)的崗位劃分／12
2.2 典型大數(shù)據(jù)工程師的職業(yè)發(fā)展路徑／13
2.3 公司大數(shù)據(jù)部門劃分與人員編制／15
2.4 大數(shù)據(jù)工程師的工作職責／16
2.5 大數(shù)據(jù)工程師簡歷如何編寫／17
2.6 缺少大數(shù)據(jù)項目經(jīng)驗如何應對／18
2.7 大數(shù)據(jù)面試筆試需要掌握哪些技能／19
2.8 如何把握大數(shù)據(jù)工程師的面試筆試重點／24
2.9 引導面試官提問自己擅長的技術／25
第3章 大數(shù)據(jù)基礎應用
3.1 大數(shù)據(jù)基礎知識／27
3.1.1 大數(shù)據(jù)生態(tài)體系／27
3.1.2 大數(shù)據(jù)基石—云計算／29
3.1.3 大數(shù)據(jù)核心—海量數(shù)據(jù)／30
3.1.4 大數(shù)據(jù)靈魂—大數(shù)據(jù)技術／31
3.1.5 大數(shù)據(jù)價值—商業(yè)應用／32
3.2 大數(shù)據(jù)算法／32
3.2.1 如何從海量數(shù)據(jù)中找出最高頻詞／32
3.2.2 如何找出訪問百度次數(shù)最多的IP地址／34
3.2.3 如何從2.5億個整數(shù)中找出不重復的整數(shù)／36
3.2.4 判斷一個數(shù)在40億數(shù)據(jù)中是否存在／38
3.2.5 如何找出CSDN網(wǎng)站最熱門的搜索關鍵詞／39
3.2.6 如何從大量數(shù)據(jù)中統(tǒng)計不同手機號的個數(shù)／41
3.2.7 如何從大量數(shù)據(jù)中找出重復次數(shù)最多的一條數(shù)據(jù)／42
3.2.8 如何對大量數(shù)據(jù)按照query的頻度排序／43
3.2.9 如何從大量的URL中找出相同的URL／44
3.2.10 如何從5億個數(shù)中找出中位數(shù)／46
第4章 ZooKeeper分布式協(xié)調服務
4.1 簡述ZooKeeper包含哪些重要特性／48
4.2 簡述ZooKeeper包含哪些應用場景／49
4.3 簡述ZooKeeper包含哪幾種Znode節(jié)點類型／51
4.4 請問ZooKeeper對Znode的監(jiān)聽是永久的嗎／52
4.5 請問ZooKeeper集群包含多少節(jié)點合適／52
4.6 簡述ZooKeeper集群節(jié)點包含哪些角色／53
4.7 簡述ZooKeeper集群節(jié)點有哪幾種工作狀態(tài)／54
4.8 請問ZooKeeper節(jié)點宕機后內部如何處理／54
4.9 請問ZooKeeper集群是否支持動態(tài)添加機器／55
4.10 簡述ZooKeeper集群的數(shù)據(jù)讀寫流程／56
4.11 簡述ZooKeeper的監(jiān)聽器原理／57
4.12 談談你對CAP原則的理解／58
4.13 談談ZAB協(xié)議在ZooKeeper中的作用／59
4.14 談談你對ZooKeeper選舉機制的理解／60
4.15 闡述ZooKeeper如何保證事務的順序一致性／62
4.16 闡述如何遷移ZooKeeper集群／62
第5章 Hadoop大數(shù)據(jù)平臺
5.1 Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）／64
5.1.1 闡述HDFS中的數(shù)據(jù)塊大小設置／64
5.1.2 簡述HDFS的副本存放策略／65
5.1.3 闡述如何處理HDFS大量小文件問題／65
5.1.4 簡述NameNode元數(shù)據(jù)存儲在什么位置／67
5.1.5 闡述如何解決edits文件過大的問題／67
5.1.6 簡述HDFS讀數(shù)據(jù)流程／68
5.1.7 簡述HDFS寫數(shù)據(jù)流程／69
5.1.8 簡述NameNode HA的運行機制／71
5.1.9 簡述HDFS聯(lián)邦機制／71
5.1.10 闡述如何處理NameNode宕機問題／72
5.1.11 闡述如何處理DataNode宕機問題／73
5.1.12 簡述HDFS支持哪些存儲格式與壓縮算法／73
5.2 Hadoop資源管理系統(tǒng)（YARN）／75
5.2.1 簡述YARN應用的運行機制／75
5.2.2 闡述YARN與MapReduce1的異同／76
5.2.3 簡述YARN 高可用原理／77
5.2.4 簡述YARN的容錯機制／78
5.2.5 簡述YARN調度器的工作原理／79
5.2.6 闡述YARN的任務提交流程／81
5.3 Hadoop分布式計算框架（MapReduce）／82
5.3.1 簡述MapReduce作業(yè)運行機制／82
5.3.2 簡述MapReduce Shuffle過程／85
5.3.3 簡述MapReduce作業(yè)失敗與容錯機制／87
5.3.4 闡述如何解決MapReduce數(shù)據(jù)傾斜問題／89
5.3.5 簡述MapReduce二次排序原理／90
5.3.6 簡述MapReduce Join實現(xiàn)原理／91
第6章 Hive數(shù)據(jù)倉庫工具
6.1 簡述Hive與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的異同／93
6.2 簡述Hive與HBase的異同／94
6.3 簡述Hive包含哪些建表方式／94
6.4 簡述Hive內部表與外部表的區(qū)別／95
6.5 簡述Hive分區(qū)表與分桶表的區(qū)別／96
6.6 簡述Hive包含哪些表連接方式／97
6.7 簡述collect_list()與collect_set()函數(shù)的區(qū)別／98
6.8 簡述ORDER BY、DISTRIBUTE BY、SORT BY和
CLUSTER BY的區(qū)別與聯(lián)系／99
6.9 談談如何預防Hive查詢全表掃描／100
6.10 簡述Hive包含哪些自定義函數(shù)／101
6.11 闡述如何解決Hive數(shù)據(jù)傾斜問題／101
6.12 闡述Hive有哪些性能調優(yōu)手段／104
第7章 HBase分布式數(shù)據(jù)庫
7.1 簡述HBase的應用場景／106
7.2 簡述HBase讀數(shù)據(jù)流程／107
7.3 簡述HBase寫數(shù)據(jù)流程／108
7.4 闡述HBase Region如何定位／109
7.5 簡述HBase Region的合并與分裂過程／110
7.6 闡述HBase如何設計RowKey／112
7.7 闡述HBase如何實現(xiàn)預分區(qū)／112
7.8 談談你對HBase二級索引的理解／113
7.9 闡述HBase如何降低磁盤IO／114
7.10 闡述HBase如何處理冷熱數(shù)據(jù)／117
7.11 簡述HBase有哪些性能調優(yōu)手段／117
第8章 Kafka分布式消息隊列
8.1 簡述ZooKeeper在Kafka中的作用／120
8.2 簡述Kafka文件存儲設計特點／121
8.3 簡述Kafka的使用場景／121
8.4 簡述Kafka寫數(shù)據(jù)流程／122
8.5 闡述Kafka為什么不支持讀寫分離／122
8.6 簡述Kafka哪些地方涉及選舉／123
8.7 簡述Kafka Topic分區(qū)的分配規(guī)則／123
8.8 談談你對Kafka消費者負載均衡策略的理解／124
8.9 談談你對Kafka再均衡的理解／124
8.10 簡述Kafka生產(chǎn)者ACK機制／125
8.11 闡述Kafka如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)同步／125
8.12 闡述如何提高Kafka吞吐量／126
8.13 闡述如何優(yōu)化Kafka生產(chǎn)者數(shù)據(jù)寫入速度／127
8.14 闡述Kafka如何實現(xiàn)高效讀取數(shù)據(jù)／127
8.15 闡述Kafka如何保證高吞吐量／128
8.16 闡述Kafka如何保證數(shù)據(jù)可靠性／128
8.17 闡述Kafka如何保證數(shù)據(jù)不丟失／129
8.18 闡述Kafka如何保證消息冪等性／130
8.19 闡述Kafka如何保證消息被順序消費／130
8.20 闡述Kafka消費者數(shù)量較大對性能有何影響／131
第9章 Spark內存計算框架
9.1 談談Hadoop和Spark的區(qū)別與聯(lián)系／132
9.2 簡述Spark與MapReduce的Shuffle區(qū)別／133
9.3 闡述Spark解決了Hadoop哪些問題／136
9.4 簡述Spark應用程序的生命周期／137
9.5 談談你對RDD機制的理解／140
9.6 簡述RDD包含哪些缺陷／140
9.7 闡述Spark如何劃分DAG的Stage／141
9.8 請問Spark中的數(shù)據(jù)位置由誰來管理／142
9.9 談談reduceByKey與groupByKey的區(qū)別與聯(lián)系／143
9.10 談談Cache和Persist的區(qū)別與聯(lián)系／143
9.11 闡述如何解決Spark中的數(shù)據(jù)傾斜問題／144
9.12 闡述如何解決Spark中的OOM問題／145
9.13 闡述Spark Streaming如何保證Exactly-Once語義／146
9.14 闡述Spark Streaming如何性能調優(yōu)／148
9.15 談談你對Spark Streaming背壓機制的理解／150
第10章 Flink流式計算框架
10.1 談談Spark與Flink的區(qū)別與聯(lián)系／151
10.2 簡述Flink有哪些方式設置并行度／156
10.3 闡述如何合理評估Flink任務的并行度／157
10.4 談談你對Flink Operator Chain的理解／157
10.5 談談你對Flink重啟策略的理解／158
10.6 闡述Flink內存管理是如何實現(xiàn)的／160
10.7 闡述Flink Task如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換／161
10.8 闡述Flink狀態(tài)如何實現(xiàn)容錯／162
10.9 簡述Flink分布式快照原理／164
10.10 闡述Flink如何保證端到端Exactly-Once語義／166
10.11 闡述如何解決Flink任務延遲高的問題／169
10.12 闡述如何處理Flink反壓問題／170
10.13 闡述Flink海量數(shù)據(jù)如何實現(xiàn)去重／171
10.14 闡述Flink如何處理遲到的數(shù)據(jù)／172
10.15 闡述如何解決Flink數(shù)據(jù)傾斜／173
10.16 闡述如何解決Flink Window中的數(shù)據(jù)傾斜／174
第11章 大數(shù)據(jù)倉庫
11.1 談談你如何理解數(shù)據(jù)庫三范式／175
11.2 闡述為什么需要數(shù)倉建模／177
11.3 簡述事實表分為哪幾類／178
11.4 簡述維度建模包含哪些常用的模型／178
11.5 簡述維度建模實現(xiàn)過程／180
11.6 談談你對元數(shù)據(jù)的理解／180
11.7 談談數(shù)倉架構如何分層／181
11.8 談談你對離線數(shù)倉架構的理解／183
11.9 談談你對Lambda架構的理解／184
11.10 談談你對Kappa架構的理解／185
11.11 闡述字段頻繁變更的數(shù)倉架構如何設計／186
11.12 闡述如何實現(xiàn)拉鏈表／187
11.13 闡述如何查詢連續(xù)7日登錄的用戶／188
11.14 闡述如何統(tǒng)計注冊用戶的留存數(shù)與留存率／190
第12章 大數(shù)據(jù)項目
12.1 談談大數(shù)據(jù)項目組如何分工與協(xié)作／193
12.2 談談你在項目中扮演什么角色／194
12.3 簡述你所在或曾任職公司的大數(shù)據(jù)集群規(guī)模／194
12.4 簡述你所在或曾任職公司的項目數(shù)據(jù)類型及規(guī)模／196
12.5 簡述你所在或曾任職公司的項目產(chǎn)生的表及數(shù)據(jù)量／196
12.6 簡述你所在或曾任職公司的大數(shù)據(jù)項目業(yè)務需求／197
12.7 簡述項目整體架構及技術選型／198
12.8 簡述大數(shù)據(jù)項目遇到過的難點及解決方案／199
12.9 簡述大數(shù)據(jù)項目遇到的瓶頸及優(yōu)化方法／202
12.10 簡述大數(shù)據(jù)項目開發(fā)周期及安排／204
第13章 大數(shù)據(jù)運維
13.1 請問ZooKeeper節(jié)點宕機如何處理／206
13.2 闡述多次修改HDFS副本數(shù)如何計算數(shù)據(jù)總量／207
13.3 闡述如何估算HDFS需要的內存大小／207
13.4 請問DataNode節(jié)點宕機如何恢復／208
13.5 請問NameNode節(jié)點宕機如何恢復／208
13.6 闡述晚高峰期DataNode節(jié)點不穩(wěn)定如何處理／209
13.7 闡述如何調優(yōu)才能加快NameNode啟動速度／210
13.8 請問Hadoop出現(xiàn)文件塊丟失如何處理／211
13.9 請問文件寫入HDFS是先全部寫入再備份嗎／211
13.10 請問如何查看HDFS目錄下的文件數(shù)及位置／212
13.11 闡述集群硬盤損壞后的詳細處理流程／213
13.12 闡述集群擴容后如何處理數(shù)據(jù)不均衡的現(xiàn)象／214
13.13 闡述運維人員如何避免開發(fā)人員誤刪數(shù)據(jù)／214
13.14 闡述大數(shù)據(jù)集群如何自動化擴容／215
13.15 闡述如何對大數(shù)據(jù)集群進行有效監(jiān)控／216
13.16 闡述如何保證海量數(shù)據(jù)寫入HBase的及時性／216
13.17 簡述哪些情況會導致HBase Master發(fā)生故障／217
13.18 簡述哪些情況會導致HBase RegionServer發(fā)生故障／218
13.19 闡述Kafka如何選擇適當?shù)姆謪^(qū)數(shù)量／219
13.20 簡述Kafka分區(qū)是否可以增加或減少／220
第14章 大數(shù)據(jù) 人工智能
14.1 如何解釋大數(shù)據(jù)與人工智能之間的關系／221
14.2 闡述數(shù)據(jù)采集的作用以及數(shù)據(jù)質量對人工智能模型性能的
影響／222
14.3 當前流行的大型語言模型如何利用大數(shù)據(jù)進行訓練／223
14.4 AIGC、Sora等項目是如何將大數(shù)據(jù)與人工智能
相結合的／224
14.5 請解釋什么是數(shù)據(jù)驅動的人工智能／225
14.6 介紹一下常用的人工智能開發(fā)工具和平臺／225
14.7 闡述AI中的基本概念及其區(qū)別與聯(lián)系／226
14.8 數(shù)據(jù)預處理在人工智能中的作用是什么／227
14.9 如何評估人工智能模型的性能／229
14.10 闡述過擬合和欠擬合現(xiàn)象在機器學習中的含義及如何
解決／230
14.11 闡述在大數(shù)據(jù)環(huán)境中人工智能項目的倫理和
隱私問題／231
14.12 闡述數(shù)據(jù)可視化的作用并介紹一些常用的
工具和技術／232
14.13 闡述什么是監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習／233
14.14 談談數(shù)據(jù)安全的挑戰(zhàn)和解決方案／234
14.15 如何有效地管理和處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集／235
14.16 闡述深度學習的應用及其在大數(shù)據(jù)環(huán)境中的挑戰(zhàn)和解決
方案／236
14.17 闡述強化學習的基本原理及其應用場景和優(yōu)劣勢／237
14.18 如何利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術來優(yōu)化企業(yè)的運營和
決策／238