大数据分析面试题（大数据分析面试题目）

大数据面试题及答案谁能分享一下

1、Hive常见面试问题解答 Hive的排序关键字主要包括全局排序和局部排序。全局排序（order by）是对整个数据进行排序，但只有一个reduce任务处理，处理大数据量时效率较低，仅限于升序。

2、大数据与智能公众号致力于分享大数据、数据分析、人工智能等领域原创内容，由实战经验丰富的技术团队运营，每周至少推送10篇精品文章。本篇是ES面试指南，涵盖重要概念、实战问题与策略，旨在帮助准备大数据分析工程师面试者。

3、告诉我们大数据和Hadoop之间的关系。 大数据和Hadoop几乎是同义词。随着大数据的兴起，专门用于大数据操作的Hadoop框架也开始流行。专业人士可以使用该框架来分析大数据并帮助企业做出决策。注意： 在大数据采访中通常会问这个问题。 可以进一步去回答这个问题，并试图解释的Hadoop的主要组成部分。

4、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）。

5、深入解析数据库世界的基石——SQL面试问题与答案，让我们一起揭开ACID特性与MySQL事务的神秘面纱。 事务与ACID特性 在数据处理中，事务如同一座桥梁，它是一系列有序操作的集合，以保证数据的一致性与完整性。

基本的大数据面试问题和答案(50个)

1、大数据的本质与特性 大数据是处理海量、高速增长和多样性的数据，以提取价值和驱动业务决策的关键工具。其五大特征，Volume（数据量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Veracity（准确性）和Value（价值），是理解其核心的关键。

2、Spark组件：包括RDD计算机制、Redis持久化策略选择、SparkSQL介绍、SQL与DSL的使用、UDF和UDAF编写，以及Spark与YARN的交互方式等。 其他模块：宽窄依赖、Spark Streaming与Storm比较、内存管理、Spark部署方式、配置选项、性能比较、数据处理流程、数据倾斜解决方案等。

3、大数据面试中，面试官通常会问你的基本理解，比如什么是大数据，以及它如何影响企业决策。 五个V原则是大数据面试中不可或缺的部分，你需要准备好解释它们。 需要了解Hadoop在大数据分析中的作用，以及Hadoop与HDFS的关系。 数据分析如何通过预测分析和个性化推荐提升企业收入，给出具体例子。

4、大数据（Hadoop）面试题及答案概要 Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统框架，旨在处理海量数据的存储和计算。它以四个主要优势——高可靠性、高扩展性、高效性和高容错性，为核心特性。Hadoop技术生态体系包括Sqoop、Flume、Kafka、Spark、Flink等工具，它们在数据处理的不同环节中发挥关键作用。

5、Veracity -Veracity是指可用数据的不确定性。由于大量数据带来不完整性和不一致性，因此产生了准确性。Value -价值是指将数据转化为价值。通过将访问的大数据转换为价值，企业可以创造收入。注意： 这是大数据访谈中提出的基本和重要问题之一。

大数据分析师面试必备:java与mysql解析

1、数据库知识：理解数据库的基本架构、SQL语言以及常见的数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）。编程语言：熟练掌握一种或多种编程语言，例如Python、Java等。编程语言是进行数据分析和处理的基础。统计学与数学基础：要能够理解并应用统计学和数学原理，包括线性代数、概率论、统计推断和假设检验等。

2、大数据分析师需要学习的内容如下：数据库知识：理解数据库的基本架构、SQL语言以及常见的数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）。编程语言：熟练掌握一种或多种编程语言，例如Python、Java等。编程语言是进行数据分析和处理的基础。

3、复购频率：整体复购率596%，2次-4次购买占比大，用户忠诚度高。 留存情况：次日留存40%，7日留存20%，12月2日、3日留存率高。 产品分析 点击与购买：点击次数增加对购买次数影响小，平均19次点击产生1次购买。 用户偏好：某些商品类目在点击和收藏行为上表现好，但购买行为不匹配。